本研究基于低密度机载激光雷达（LiDAR）和极化合成孔径雷达（POLSAR）等新型遥感技术手段，以海南省热带森林区域为研究对象，建立并调查样地50个，样方120个，制定了调查技术规定并开展外业调查；获取Lidar数据，分别建立了每个样地的数字高程模型DEM、数字表面模型DSM和冠层高度模型CHM；建立基于LiDAR数据的热带森林生物量预测模型。通过多元逐步回归法建立样地内生物量与树高平均值、最大值、最小值和标准差的模型；基于ALOS PALSAE和Sentinel-2筛选出热带森林地区对森林生物量敏感的极化SAR信号；并建立基于极化SAR数据的热带森林生物量预测模型，通过多元逐步回归法建立样地内生物量与对生物量敏感的极化SAR信号、SAR极化分解参数的生物量预测模型；建立基于多源(LiDAR和极化SAR数据)数据的热带森林生物量预测模型；申请专利4项。