植被是陆地表面一种很重要的土地覆盖类型，在地表与大气间的物质能量交换中起着极为重要的作用，叶面积指数LAI是描述植被长势的关键参数，精确反演LAI是提高遥感作物估产精度、准确估算植被同碳量的前提和基础。通过定量遥感手段准确获得叶面积指数LAI一直是遥感应用的基本任务。然而影响准确获取LAI的因素主要有三个，冠层-土壤体系非各向同性反射特性、土壤背景影响、大气效应的影响，另外尺度效应、先验知识的精度与准确度、遥感反演中的不确定性等也会影响LAI的反演精度。因此非常有必要从遥感反演LAI的理论与方法方面分析主要影响因素对于遥感反演LAI精度的影响，并针对问题提出新的解决方案。　　 本文针对遥感反演LAI中的三个关键问题，展开讨论。　　 1)从均匀连续植被冠层BRDF模型出发，建立适合行播与离散植被类型的冠层统一BRDF模型；　　 2)从统一BRDF模型出发，介绍了滤除土壤背景干扰的方向性二阶微分方法(DSD方法)，并通过数值模拟和遥感图像应用验证了DSD方法反演LAI的精度；　　 3)从统一BRDF模型和DSD方法出发，并利用尺度转换的方法，实现同步反演粗分辨率像元内真实LAI和作物播种面积。