叶面积指数信息的有效获取是分析森林植被生产力、水养利用以及碳平衡的前提，对研究森林生态系统关键过程具有重要意义。遥感技术在面尺度LAI信息获取方面具有明显优势，同时，由于山地是我国亚热带森林的主要生存场景，受到地形起伏和树种随机分布的影响，亚热带山地森林的LAI遥感反演精度相对较低。针对这一问题，本项目整合多光谱、高光谱和激光雷达三种无人机数据，采用比值型植被指数消除直射辐射的地形效应，发展高精度DEM数据发展算法降低地形起伏对天空散射辐射和邻近地形辐射的影响，并从光谱差异角度设计算法实现树种识别及树冠边界提取，最后引入改进型GOST2模型实现了面尺度亚热带山地森林LAI的高分辨率、高精度、实时稳定反演，为区域生态过程模拟提供可靠的数据支撑。