El índice de área foliar (LAI) es un indicador fisiológico crucial del crecimiento de los cultivos. Este artículo presenta un nuevo índice espectral para superar los efectos del ángulo en la estimación del LAI de los cultivos. Este estudio analiza cuantitativamente la relación entre el LAI y la reflectancia hiperespectral multiángulo del dosel de colza invernal (L.) en varias etapas de crecimiento, niveles de aplicación de nitrógeno y métodos de cobertura. Se probó la estabilidad angular de 16 índices de vegetación tradicionales (VIs) para monitorear el LAI bajo nueve ángulos cenitales de visión (VZAs). Estos VIs multiángulo se introdujeron en modelos de aprendizaje automático, incluidos el máquina de soporte vectorial (SVM), el aumento de gradiente extremo (XGBoost) y el Bosque Aleatorio (RF) para determinar la estrategia de monitoreo óptima. Los resultados indicaron que la dirección de retrodispersión superó a la dirección de dispersión vertical y hacia adelante en términos de monitoreo del LAI. En el plano solar principal (SPP), EVI-1 y REP mostraron estabilidad angular y alta precisión en el monitoreo del LAI. Sin embargo, esta relación fue influenciada por las condiciones experimentales y las etapas de crecimiento. En comparación con los VIs tradicionales, el índice de vegetación insensible a la perspectiva de observación (OPIVI) tuvo la mayor correlación con el LAI (r = 0.77-0.85). El modelo de regresión lineal basado en OPIVI de un solo ángulo fue el más preciso a -15 grados (R = 0.71). El monitoreo del LAI logrado utilizando un modelo OPIVI-RF multiángulo tuvo una mayor precisión, con un R de 0.77 y un error cuadrático medio (RMSE) de 0.38 cm·cm. Este estudio proporciona valiosas ideas para seleccionar VIs que superen el efecto del ángulo en futuras aplicaciones de drones y satélites.