El índice de área foliar (LAI) es un parámetro biofísico de las plantas ampliamente utilizado que se requiere para modelar la fotosíntesis de las plantas y la estimación del rendimiento de los cultivos. La teledetección mediante UAV desempeña un papel cada vez más importante en la provisión de la fuente de datos necesaria para la extracción del LAI. Este estudio propuso un método basado en nubes de puntos 3-D derivadas de UAV para calcular automáticamente el LAI efectivo de los cultivos (LAIe). En este método, los datos de nubes de puntos 3-D de trigo de invierno filtrados de puntos de suelo desnudo se proyectaron sobre un hemisferio, y luego se calculó la fracción de huecos a través de la imagen hemisférica obtenida al proyectar la esfera sobre un plano. Se utilizaron un método de inversión de un solo ángulo y un método de inversión de múltiples ángulos, respectivamente, para calcular el LAIe a través de la fracción de huecos. Los resultados muestran una buena correlación lineal entre el LAIe calculado y el LAIe de campo medido por el método de fotografía hemisférica digital. En particular, el método de inversión de múltiples ángulos de proyección estereográfica logró la mayor precisión, con un R2 de 0.63. El método presentado en este documento funciona bien en la estimación del LAIe de las principales etapas de desarrollo foliar del ciclo de crecimiento del trigo de invierno. Ofrece un medio efectivo para mapear el LAIe de los cultivos sin necesidad de datos de referencia, lo que ahorra tiempo y costos.