叶面积指数（LAI）是评价作物长势的重要参数, 快速、 准确、 低成本地获取作物LAI对于指导作物田间管理有重要的意义。 为了低成本获取多种作物的LAI, 基于多源信息和深度学习构建了通用的LAI预测模型。 在大豆、 小麦、 花生、 玉米四种作物的六个生长时期进行了大田实验, 以获取用于建模的多源信息。 使用航拍无人机获取作物低空可见光图像、 红边图像和近红外图像等多光谱图像信息, 此外还采集相关的一维数据信息, 包括无人机飞行姿态、 拍摄高度、 作物生长状态和环境光照。 借助深度学习出色的图像和数据处理能力建立基于复杂输入信息的LAI预测模型, 考虑到一维数据也要参与模型的训练过程, 在设计模型时, 采用了组合型网络架构。 在卷积神经网络（CNN）算法提取图像深度特征的基础上加入了LightGBM算法用于结合图像特征和一维数据实现作物LAI的最终预测。 CNN模型部分使用了VGG19, ResNet50, Inception V3和DenseNet201四种常见的结构。 为了更好地说明CNN模型提取图像特征的能力, 分析了不同图像输入下四种模型的作物分类情况。 结果表明, 以可见光、 红边和近红外图像为输入时, 四种模型的分类准确度均相较于仅有可见光图像时有所提高, 尤其是基于Inception V3和DenseNet201的两种模型分类准确率均达到99%以上, 证明了CNN模型提取多光谱图像特征的有效性。 将图像特征作为LightGBM模型的输入信息预测LAI时, 实测值与预测值的R2最大为0.819 2, 而在输入中加入一维数据信息后, 模型的R2均可达到0.9以上, 说明多源信息输入对于提高LAI预测模型的准确度有重要作用。 该研究建立的模型可以针对不同的作物进行LAI的预测, 不需要对多光谱图像进行复杂的处理, 因此, 该研究可以实现LAI的低成本、 快速预测, 同时可以获得较高的预测准确度。