当前作物生长状况的遥感定量表达方式还有待进一步完善。本研究在遥感和气象数据的驱动下，基于作物光能利用和生产潜力的理论，构建叶面积差异指数算法，通过遥感反演与模型模拟的链接，获取作物大田LAI与高产田LAI差异信息，建立作物长势遥感监测的叶面积差异指数。通过与NDVI、遥感反演LAI和模型模拟LAI参数的比较分析，叶面积差异指数体现了作物群体现实生长状况与当地光温条件群体生长状况的差异，能为生产管理者提供当前作物生长状况处于怎样的水平，与最好能够达到目标的差距。从大田实地的叶面积差异指数验证结果表明，叶面积差异指数可以在时间和空间上定量体现棉花群体生长态势，评价近期气象条件和栽培耕作条件对长势的影响程度，其中，最为突出的作用是叶面积差异指数值在大于“1”时，可以指示棉花群体“旺长”的苗情。虽然，叶面积差异指数在参数化和算法上需要完善之处，但该指数可以实现作物长势状态的遥感定量诊断，将遥感监测的共享产品推延到具备行业监测意义的个性产品上，对遥感监测结果应用于作物大田肥水管理有直接的指导作用。