叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）反映了生态系统中植被冠层结构特征和生物物理变化规律,已被广泛应用于生态系统碳循环、全球气候模型等众多陆表生态生物模型的研究中。因此,如何快速实时地获取大面积、高质量的LAI成为了定量遥感研究的热点问题之一。目前在利用遥感数据实现LAI的反演中,受限于反演方法的局限性和不充足的观测数据,导致反演结果精度低。针对这一问题,可以充分利用多角度遥感观测数据中提供的丰富地物结构信息,从传统的单一天顶方向反演改善为由多个角度解译信息的反演方法。本研究提出了一种适用于多角度遥感的LAI反演方法,基于广泛应用于植被反演的PROSAIL模型与核驱动的BRDF模型,利用LANDSAT多光谱反射率数据和MODIS BRDF产品（MCD43A1）反演了多角度LAI。对比MODIS LAI产品（MOD15A2H）和地面实测LAI数据,验证了反演方法的可行性和反演结果的精度。主要研究内容和结论如下:（1）基于PROSAIL模型分析了LAI的敏感性。采用RMSE和EFAST两种方法定量评价了LAI对模型模拟反射率在参数和角度上的敏感关系,确定了LAI变化会引起模拟反射率的显著变化,并主要表现在热点及其附近的几何位置;同时考虑PROSAIL模型的BRDF效应,进一步分析了LAI对核驱动模型3个核系数的影响机制,结果均为较高敏感性。（2）耦合PROSAIL模型与核驱动模型,及改善其耦合差异。通过比较两个模型在模拟多角度反射率上的差异,发现模型耦合具有较好一致性但热点附近差异较大。为改善模型间的耦合差异,对核驱动模型的热点效应问题进行了讨论。基于已有研究,我们提出了以不同太阳天顶角划定热点因子的新思路,最终引入热点因子改进后的RTLSR＿C模型显著提高了热点方向的模拟反射率,有效优化了模型的耦合效果。（3）基于PROSAIL模型和核驱动模型反演多角度LAI。建立充足LAI采样值与PROSAIL模拟多角度反射率间的关系查找表,借助于MODIS LAI产品的备用算法建立了NDVI与LAI的统计关系,通过比较计算地表观测的NDVI初步筛选出可能的LAI取值范围,有效地提高了反演精度和速度。利用LANDSAT反射率数据反演了天顶方向LAI,以及利用MODIS BRDF产品通过模型耦合拟合多角度反射率,从而反演了天顶和冷、热点方向LAI。最终对比MODIS LAI产品和地面实测数据进行精度验证。结果表明,LAI反演结果在空间上连续性好,冷、热点方向的反演结果精度高于单一天顶方向。因此,本文利用多角度遥感反演LAI的方法是可行的,能提高一定的反演精度,该方法可进一步应用于任意角度下的LAI反演。