叶面积指数(LAI)被定义为每单位地表面积的叶面面积比例。它控制着植被的许多生物、物理过程，如光合、呼吸、蒸腾、碳循环和降水截获等，同时，叶面积指数能为植冠表面最初的能量交换提供定量化的信息，是一个十分重要的生态学变量。如何利用遥感技术，研究出操作性强，反演精度高的提取叶面积指数的模型并将其投入实际应用中是本次研究的目的所在。 本文所提出的方法是建立在像元信息分解模型的基础上，首先通过像元信息分解模型求出像元中各组分在各像元中所占的面积比例，继而求出植被盖度，从植被盖度得到植被冠层的透过率，根据植被冠层透过率与叶面积指数的相应关系，反演出叶面积指数。同时，本模型还考虑了植被冠层的多次散射对叶面积指数反演的影响，对叶面积指数的值按照多次散射的效应进行相应的调整，得到一个比较精确得结果。 本文以长江三角洲地区为研究区，采用前面提出得方法对该地区四月、八月、十一月三个时相的MODIS数据进行实验，分别求出各图像的叶面积指数数据，通过对各时相的叶面积指数数据的比较，达到一个动态监测的目的。