【摘要】【目的】旨在评估星载光子计数雷达数据估测森林郁闭度（Forest Canopy Closure,FCC）的潜力，为优化森林管理规划提出一种高效率、低成本估测区域尺度FCC的新技术方法。【方法】研究以星载激光雷达ICESat-2/ATLAS光子点云数据为信息源，以滇西北生态脆弱区香格里拉为研究区，结合54块地面实测样地数据，在前期对点云数据进行去噪、分类等预处理的基础上，对研究区74 808个有林地光斑冠层参数进行提取（共计59个），使用支持向量机的递归特征消除算法（SVM-RFE）优选特征变量，采用普通克里格（OK）插值出区域尺度特征变量的空间分布，基于贝叶斯优化（BO）算法改进后的随机森林（RF）、K-最近邻值法（KNN）、梯度回归（GBRT）模型建模，以决定系数（R~2）、均方根误差（RMSE）、总体预测精度（P）、残差平方和（R_(SS)）和相对均方根误差（R_(RMSE)）作为模型评价指标，以此构建研究区FCC估测模型。【结果】1）由ICESat-2/ATLAS提取的光斑冠层参数经SVM-RFE优选后，6个（asr、n＿toc＿photons、n＿ca＿photons、h＿min＿canopy、toc＿roughness、photon＿rate＿can）冠层参数的平均交叉验证精度高为0.60，可作为OK插值变量；2）以优选的冠层参数作为OK插值变量拟合最佳半方差函数，所有变量的块金效应（SR <25%）较弱，具有强烈的空间自相关性，除asr变量的最佳拟合模型为球状模型（R~2=0.689,R_(SS)=2.05×10~(-6),R_(RMSE)=0.160 2）外，其余5个变量的最佳拟合模型均为指数模型（R~2,0.71～0.93;R_(SS),2.34×10~(-9)～1.54×10~(-4);R_(RMSE),0.023 9～0.188 6）;3）在BO-RF、BO-GBRT、BO-KNN郁闭度估测模型中，以BO-RF模型综合建模精度最高（R~2=0.73,RMSE=0.09、P=80.13%），可作为研究区FCC遥感估测模型；4）使用BO-RF模型估测的研究区FCC进行空间制图，均值为0.53，主要分布在0.3～0.6之间，占比77.44%。FCC高值区域总体呈现出由东南向北延伸分布的趋势，与研究区森林资源分布情况基本一致。【结论】该方法可为优化森林资源管理提供一种技术与方法上的参考。