植被指数与叶面积指数（LAI）的反演与验证是当今研究热点之一，在农业、畜牧业及生态环境研究及应用中具有重要作用。本文以青海省称多县为研究区，使用现代卫星遥感技术，结合GPS测量技术借助LAI-2000植物冠层分析仪测量其植被LAI值，获取实地调查采样数据，使用了三种卫星数据，分别为MODIS、TM和环境卫星影像，确定了五种植被指数，建立植被指数与LAI之间的线性回归模型和非线性回归模型，并确定统计模型中的相关系数，选出反演LAI的最佳模型。本文经过分析研究对比得出以下结论：　　1在选取的五种植被指数，归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（RVI）、差值植被指数(DVI)、土壤调节植被指数(SAVI)和转换型植被指数(TVI)中，除DVI以外，其他指数所建立的回归模型均具有良好的相关性。DVI不适宜在此地区进行反演。　　2在LAI-VIS线性回归模型中，Modis数据和环境卫星数据NDVI与LAI判定系数R2值最大，相关性最高，其次为TVI；TM影像数据TV I与LAI判定系数R2值最大，相关性最高，所以在本研究中NDVI和TVI更适合进行与LAI建模进行遥感反演分析。　　3在LAI-VIS非线性回归模型中，三种影像数据的多项式模型都是最能反应反演结果的模型，因为多项式模型是LAI反演的最佳非线性模型，其次是幂函数回归模型。因此多项式模型更能直观反映LAI—VI的关系。　　4在植被指数与LAI建立的线性和非线性回归模型中，非线性回归模型优于线性回归模型，能够更好的反应出LAI的实际情况；　　5在进行模拟反演的三种遥感数据中，Modis数据的拟合情况最好，更适合植被指数与LAI的反演。