摘要：叶面积指数是与森林冠层能量和CO2交换密切相关的一个重要植被结构参数，为了探讨估算林地叶面积指数LAI的遥感适用方法和提高精度的途径，利用TRAC仪器测定北京城区森林样地的LAI，从Landsat TM遥感图像计算NDVI、SR、RSR、SAVI植被指数，分别建立估算LAI的单植被指数统计模型、多植被指数组合的改进BP神经网络，获取最有效描述LAI与植被指数非线性关系的方法并应用到TM图像估算北京城区LAI。结果表明，单植被指数非线性统计模型估算LAI的精度高于线性统计模型；多植被指数组合神经网络中，以NDVI、RSR、SAVI组合估算LAI的精度最高，估算值与观测值线性回归方程的R＾2最高，为0．827，而RMSE最低，为0．189，神经网络解决了多植被指数组合统计模型非线性回归方程的系数较多、较难确定的问题，可较为有效的应用于遥感图像林地LAI的估算。