为了提高森林蓄积量估测精度,以福建省三明市将乐县国有林场中杉木林作为试验区,选择资源3号卫星多光谱高分辨率影像及Alos Palsar影像为数据源,将相关性较高的极化雷达参数与最优窗口下的纹理参数相结合,协同两种遥感数据反演蓄积量。利用灰度共生矩阵分别提取高分辨率影像在3×3、5×5、7×7、9×9和11×11的5组窗口大小下8种纹理特征信息,提取Alos Palsar影像双极化方式下后向散射系数并进行比值运算。采用多元逐步回归分析方法,分别利用5组纹理特征信息反演杉木林蓄积量,找出最优窗口;检测不同极化方式下后向散射系数与蓄积量之间相关性。结果表明,单数据源反演蓄积量模型中,5×5窗口反演效果最好,模型复相关系数R=0.869,均方根误差σRMSE=23.38 m~3/hm~2,蓄积量总体的估测精度为80.32%;多数据源反演蓄积量模型中,两种极化方式下的后向散射系数比值与高分影像纹理特征参数结合后,反演模型的效果更好,模型中R=0.901,σRMSE=22.32 m~3/hm~2,蓄积量总体估测精度达到85.42%。研究表明,基于多数据源数据的森林蓄积量反演精度更高,结果更准确。