La inversión cuantitativa del índice de área foliar (LAI) de los árboles de ciruelo verde es crucial para la gestión del campo de huertos y la predicción del rendimiento. Los datos sobre el contenido relativo de clorofila (SPAD) en las hojas y los datos ambientales de los huertos muestran una correlación significativa con el LAI. Es importante explorar la integración efectiva de estos dos tipos de datos para la inversión del LAI. Este estudio propone un modelo de inversión del LAI por fusión de decisiones de múltiples fuentes para ciruelos verdes basado en su coeficiente de determinación ajustado (MDF-ADRS). Primero, se utilizaron tres métodos estadísticos: análisis de correlación de Pearson, rango de correlación de Spearman y rango de correlación de Kendall para medir las relaciones lineales entre variables, y se seleccionaron los seis factores ambientales más correlacionados con el LAI de los datos ambientales del huerto. Luego, utilizando métodos de análisis estadístico multivariado, se establecieron modelos de inversión del LAI basados en factores de características ambientales (EFs-PM) y SPAD (SPAD-PM). Finalmente, se empleó una estrategia de asignación de optimización de pesos para lograr un modelo de inversión del LAI por fusión de decisiones de múltiples fuentes para ciruelos verdes. Esta estrategia asigna pesos de forma adaptativa en función del rendimiento predictivo de cada fuente de datos. A diferencia de los modelos tradicionales que dependen de pesos fijos o una sola fuente de datos, este enfoque permite que el modelo aumente la influencia de una fuente de datos clave cuando su fuerza predictiva es alta y reduzca la interferencia de ruido cuando es más débil. Este ajuste dinámico no solo mejora la robustez del modelo bajo condiciones ambientales variables, sino que también mitiga efectivamente los sesgos potenciales cuando una fuente de datos en particular se vuelve temporalmente poco fiable. Nuestros resultados experimentales muestran que el modelo MDF-ADRS logra un de 0,88 y un de 0,39 en el conjunto de validación, superando a otros métodos de fusión. En comparación con los modelos EFs-PM y SPAD-PM, el aumentó en 0,19 y 0,26 respectivamente, y el disminuyó en 0,16 y 0,22. Este modelo integra eficazmente múltiples fuentes de datos de huertos de ciruelos verdes, permitiendo una inversión rápida y mejorando la precisión de la estimación del LAI de ciruelos verdes, proporcionando una referencia técnica para monitorear el crecimiento y gestionar la producción de ciruelos verdes.