摘要：葉面積指數(LAI)是分析冠層結構最常用的參數之一,它控制著植被的生物、物理過程,如光合、呼吸、蒸騰、碳循環和降水截獲。但是通過地面直接測量來獲取大面積的LAI十分困難,而傳統的基于單植被指數的LAI反演方法也具有一定的缺陷。以福州市轄區與閩侯縣的闊葉林和處于生殖生長階段的水稻為研究對象,在傳統單植被指數的LAI反演方法的基礎上引進植被含水量、植被覆蓋度和地形3個核心環境因子來建立LAI估算模型。結果表明:基于最佳植被指數與環境因子的LAI估算模型與未考慮環境因子的單植被指數LAI估算模型相比,其驗證精度有所提高。其中,就闊葉林的LAI定量反演模型而言,R2由0.706~0.717提升至0.755,RMSD由0.292~0.297降低至0.271;就生殖生長階段的水稻LAI定量反演模型而言,R2由0.724~0.879提升至0.952,RMSD由0.696~1.054降低至0.441,實現了較高精度的LAI定量反演模型,為福州市轄區及其周邊閩侯縣區域的LAI快速定量監測奠定基礎。