本发明涉及森林生物量估算和深度学习技术的交叉领域，尤其涉及一种改进Mask R‑CNN单木尺度生物量估算方法及系统。包括以下步骤：第一步，获取典型林区无人机高分辨率高分辨影像，经图像处理得到DOM、DSM和CHM。第二步，进行野外单木数据采集，收集样地优势树种单木的胸径、树高、树冠面积及位置信息。第三步通过改进的Mask R‑CNN模型对样区无人机高分辨率影像单木树冠和树高自动提取，利用实测数据树冠与胸径之间的回归方程，在提取无人机树冠参数条件下拟合胸径，结合不同树种的异速生长方程得到单木尺度生物量，从而实现对林地单木尺度生物量进行快速估算，能克服传统野外实地调查森林参数费时、费力问题，有效提高森林生物量估算的效率和准确度。