1）数据内容：本数据集包含2023年青藏高原地区30米分辨率叶面积指数遥感产品。2）数据来源及加工方法：利用Landsat时间序列数据，研发了基于物理机理模型（PROSPECT+SAIL模型）和机器学习方法（随机森林模型）的大区域30米叶面积指数产品生产算法。基于PROSPECT+SAIL模型结合Landsat光谱响应函数构建代表各种植被状况的数据集来训练随机森林模型，基于长时序的Landsat影像和训练好的随机森林模型反演得到长时序30米分辨率年最大合成叶面积指数。3）数据质量描述：精度验证结果表明产品的R2为0.75，root-mean-square error(RMSE)为1.16。4) 数据应用成果及前景：叶面积指数高度综合了植被的水平覆盖状况和垂直结构，是植被冠层的重要结构参数，该数据集可为陆面过程模拟、资源调查、生态环境监测、全球变化研究等相关领域的研究和应用提供数据产品支撑。