植被冠层是森林生态系统中物质与能量交换的关键场所，叶面积指数（Leaf Area Index，LAI）是监测区域生态系统的重要指标。然而，崎岖地形会引起传感器接收的辐射信号失真，为LAI的反演引入大量不确定性。尽管已发展了多种针对山地的LAI反演模型，但大多忽视了周围地形对土壤-冠层层间辐射传输的影响，限制了模型的物理机制完备性。本研究构建了一种适用于复杂地形环境且隐式考虑邻近地形效应的LAI反演策略，利用计算机模拟模型DART准确表征山地地表辐射信号的复杂交互作用，构建多种复杂地形场景以提升模拟结果的代表性，并结合机器学习算法以保证模型反演效率。本研究通过对比实测数据与典型反演算法以验证模型的可靠性，并开展地形与冠层结构的影响分析以揭示模型的边界条件。研究结果表明，采用随机森林算法的LAI反演方法在多种地形条件下均展现出最优性能（R²=0.9894，RMSE=0.1543，MAE = 0.1306），相较于未考虑邻近地形效应的方法，其性能有了明显提升（R²、RMSE和MAE分别提升0.2818、0.1643和0.1041）。此外，模型在不同地形和冠层结构条件下表现出了较强的鲁棒性，能准确捕捉真实山地环境下地形对LAI分布的影响。因此，考虑邻近地形效应对提升山地地表前向建模精度至关重要，本文构建的LAI反演策略可为复杂山地环境的生物物理参数提取提供可靠的理论工具。

叶面积指数;地形效应;辐射传输;变量反演;机器学习算法