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区域叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)定量反演是开展大尺度农作物长势监测和产量估算的重要基础。针对当前区域LAI遥感定量反演存在的反演精度不理想和模型稳定性弱等问题,提出了一种基于少量训练样本进行LAI高精度反演的深度神经网络(Small Simple Learning LAI-Net,SSLLAI-Net)。该网络由2个卷积层、1个池化层和3个全连接层构成,将光谱反射率数据作为网络输入端、输出端得到LAI反演值,且该网络模型可支持小样本数据量的训练。以德国阿尔卑斯山麓高光谱遥感卫