El estudio de la estimación de la biomasa aérea de colza es de gran importancia, ya que puede reflejar el estado de crecimiento de los cultivos, mejorar el valor comercial de los cultivos, promover el desarrollo de la agricultura moderna y predecir el rendimiento. Los estudios anteriores han estimado principalmente la biomasa aérea de los cultivos extrayendo índices espectrales de imágenes espectrales. Este estudio tiene como objetivo construir un modelo para estimar la biomasa aérea de colza combinando datos espectrales y LiDAR. Este estudio incorpora datos de LiDAR en los datos espectrales para construir un modelo de regresión. Se construyen modelos por separado para las variedades generales de colza, la aplicación de nitrógeno y la densidad de siembra para encontrar el método óptimo para estimar la biomasa aérea de colza. Los resultados muestran que el R^2 para todas las muestras en el estudio alcanzó más de 0.56, siendo el R^2 general más alto de 0.69. El R^2 más alto para las variedades QY01 y ZY03 fue de 0.56 y 0.78, respectivamente. Bajo condiciones de alto y bajo nitrógeno, el R^2 más alto fue de 0.64 y 0.67, respectivamente. Con una densidad de siembra de 36,000 plantas por mu, el R^2 más alto fue de 0.81. Este estudio ha mejorado la precisión de la estimación de la biomasa aérea de colza.