La fracción de radiación fotosintéticamente activa absorbida (FPAR), que representa la capacidad de la radiación solar absorbida por la vegetación para acumular materia orgánica, es un indicador crucial del estado de la fotosíntesis y el crecimiento de la vegetación. Aunque se obtuvo fácilmente un modelo de estimación simplificado semiempírico de FPAR utilizando índices de vegetación (VIs), la sensibilidad y robustez de los VIs y el método de inversión óptimo deben ser evaluados y desarrollados aún más para la recuperación de FPAR de canola. El objetivo de este estudio fue identificar el modelo de inversión híbrido robusto para estimar el FPAR de la canola de invierno. Se realizó un experimento de campo con diferentes fechas y densidades de siembra durante dos temporadas de crecimiento para obtener FPARs de canola. Además, se incorporaron 29 VIs, dos algoritmos de aprendizaje automático y el modelo PROSAIL para establecer el modelo de inversión de FPAR. Los resultados indican que el OSAVI, WDRVI y mSR tenían una mejor capacidad para revelar las variaciones del FPAR. Tres parámetros del índice de área foliar (LAI), ángulo cenital solar (SZA) y ángulo de inclinación promedio de la hoja (ALA) representaron más del 95% de la varianza total en los FPAR y OSAVI mostró una mayor resistencia a los cambios en los parámetros de interés de la hoja y el dosel. El modelo de inversión híbrido con una red neuronal artificial (ANN-VIs) tuvo el mejor desempeño para ambos conjuntos de datos. El modelo de inversión híbrido óptimo de ANN-OSAVI logró el mejor rendimiento para la recuperación de FPAR de canola, con valores de R y RMSE de 0,65 y 0,051, respectivamente. Finalmente, el trabajo destaca la utilidad del modelo de transferencia de radiación (RTM) en la cuantificación del FPAR del dosel del cultivo y demuestra el potencial de los métodos de modelos híbridos para recuperar el FPAR de la canola en cada etapa de crecimiento.