（图片源自网络）
我国已宣布，中国二氧化碳排放力争于年前达到峰值，努力争取年前实现碳中和。五院遥感卫星总体部卫星总设计师曹海翊给出了答案。曹海翊总设计师在大会上以《空间遥感技术助力“双碳”目标》为题作报告，指出在碳监测上，天基遥感具有独特优势。宏观上可以“一把尺子量全球”，使我国掌握气候协商主动权，建设性参与全球环境治理，也能有效助力政府掌握碳源汇动态，实现发展决策和过程管控。微观上，通过遥感卫星“巡天督察”能够发现违排、毁林等具体问题，切实服务于“碳达峰、碳中和”各项举措落地。
研究碳中和，就需要知道碳汇，而陆地碳汇的估算存在着很大的不确定性，生物量的精确估算可以减小这种不确定性。其中森林具有巨大的固碳潜力，因此研究森林生物量是十分必要的。(ps:森林生物量这个名次可能有些陌生，非本专业者可将它简单理解为碳储量）
目前森林生物量的估算主要借助于遥感手段，可靠的数据来源有sar和LiDAR。很多研究草地生物量的学者会选择光学遥感，但光学遥感的二维性质限制了它在森林中的应用，微波的强穿透性更适用于森林。
做森林生物量主要是遥感反演的方法，通过反演模型得到森林参数，与实地采样的森林生物量建立关系，从而得到大范围的森林生物量。较常用生物量估算模型是异速生长方程，包含树高，胸径等变量。在实际采样中，我们不可能去量测每棵树的树高，因此就需要借助微波数据，利用其对于冠层的穿透性，得到区域冠层高度，从而得到森林生物量。所以森林树高的测定，就成为了一个关键点。
不管使用雷达，还是激光雷达，都是为了得到高度数据。机载激光雷达效果最好，但是成本很高，通过三维点云模型的建立，可以得到区域树高。而sar的C,L,P波段，分别对冠层具有不同的穿透性，可以通过POLINSAR极化干涉方式，利用RovG模型计算，也可简单的通过差分干涉得到区域DEM，或者相干幅度法进行树高反演（树高与森林生物量的模型关系也是在前人的探索研究中逐步发现的，正是有了前人的努力，我们才能更有效的进入后面的研究）。
在遥感技术没有应用于林业时，森林生物量的估算需要大面积的实地作业。为了得到精确的生物量数据，不得不对森林造成一些破坏。后来定量遥感发展起来，李小文院士的几何光学模型出世，森林生物量的估算便可通过一张遥感影像解决。
但是科学研究没有绝对，只有严谨。用遥感手段去评估陆地碳汇，仍旧存在着不确定性，不确定性来源于：模型误差，实地采样误差，森林林分结构复杂性，遥感传感器误差等等。虽然遥感技术便利了很多领域的研究，包括在我国提出碳中和目标时，它成为了关键技术，但是在前进的路上，永远只有更好，没有最好。
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