叶面积指数（LAI）是表征植被生长状况的重要冠层结构参数,多年来一直是陆地植被冠层研究的热点。遥感反演作为区域大尺度监测的重要手段,对全球区域LAI评估具有重要意义,但目前LAI遥感产品的真实性检验工作相对滞后,极大地制约了遥感数据的应用和发展。针对这一问题,本文以作物、林地、草地三种典型植被类型为例,采用LAI组网监测系统获取的地面实测数据对以LAI为代表的冠层参数遥感反演产品进行验证研究,并开展尺度转换方法及时序效应研究,主要研究内容如下:（1）基于PROSIAL算法对Sentinel-2影像进行LAI反演,并利用地面数据对验证反演结果准确性。研究发现,SNAP官方算法能够较好的适用于作物和草地,反演结果和地面数据间具有极显著相关性（p＜＜0.01）,相关系数分别达到了0.82、0.68,表明Sentinel-2反演结果准确性较高,能够反应地表真实情况。但对于林地区域,多数像元值超出算法输入范围,算法适用性较低,尚有较大的改进空间。（2）结合MODIS成像机理与传感器对光源的响应特点,分别采用均值法、高斯点扩散函数（GPSF）与三角形点扩散函数成像法（TPSF）进行尺度转换研究,并与覆盖重采样法（CR）、像素聚合、双线性重采样等多种方法进行对比评价。对比结果表明,GPSF和TPSF升尺度转换结果表现最好,莫兰指数达到0.85和0.83,与标准数据结构相似度分别为0.958和0.951,具有较高的转换精度。（3）为验证MODIS LAI的准确性,以Sentinel-2作为中间层,采用（2）中CR和TPSF对Sentinel-2 LAI数据进行升尺度转换,并对MODIS LAI进行对比验证。数据分析结果表明,两种方法转换结果和MODIS LAI表现出良好的相关性,相关系数分别为0.7和0.74,MODIS LAI在城镇等少数地区存在一定的高估,大部分区域则存在偏低现象。（4）为验证MODIS LAI产品时序变化规律,对2020年3月至2021年3月禹城、沽源及千烟洲实验站的MODIS LAI产品与地面数据进行生长趋势分析,结果表明:作物和草地中,MODIS LAI产品与地面数据变化趋势具有较高的一致性,两者相关系数达到0.71和0.67,说明MODIS LAI能够较好地反映地面LAI真实变化规律;但林地中MODIS LAI产品存在较多的异常值,数据波动较大,说明遥感反演产品在林地中存在较大的不确定性。