综合多种烟草类型、品种及肥料处理因素,分析了17种光谱参数与烟草叶面积指数(LAI)、地上鲜生物重(AFW)、地上干生物重(ADW)的关系,建立逐步回归模型对烟草LAI、AFW、ADW进行估测并结合相关分析筛选出相应的特征变量。结果表明:5个回归方程的复确定系数R2、回归系数相伴概率均达到显著水平。包含17个光谱参量的逐步回归方程筛选出的第一自变量均为Rg/Rr,相关分析及散点图分析亦得出Rg/Rr与LAI、AFW、ADW相关系数分别为0.759、0.611、0.647,R2为0.576、0.3727、0.4184,均达到极显著水平,证明烟草LAI、AFW、ADW的特征变量为Rg/Rr。仅采用8种植被指数建立模型,证明利用比值植被指数(RVI)估测LAI、ADW亦是可行的。经过统计检验,建立的模型估测效果均较好,估测值与实测值的相关性均达到显著水平,其中包含特征变量Rg/Rr的回归模型估测效果优于RVI构建的模型。表明采用高分辨率光谱或宽波段光谱提取光谱变量可对烟草LAI、AFW、ADW进行监测,并可根据数据条件选择有效的估测模型,为烟草遥感数据分析提供方法。