摘要：中分辨率成像光谱仪（MODIS）已在全球资源环境监测中发挥了重要作用，但是它的低分辨率成为提高分类精度的阻碍。利用MODIS的高时间分辨率弥补其低空间分辨率的不足，设计分类器改善分类精度。利用2003年23个时相的MODIS_EVI图像，构建华北平原植被指数图像时间立方体。在谐波分析去噪标准化基础上，从EVI时间谱上提取5个表征物候差异的特征向量，结合表征地气交互作用差异的地表温度（LST）信息及表征地表固有的空间分异特征的坡度信息，建立分类二叉树进行土地覆盖分类。结果表明，与2000年TM分类结果的总体一致性为75．5％，Kappa系数为0．68。而NASA USGS基于MODIS分类精度为66．0051％，Kappa系数为0．3209。进一步与2003年耕地面积的官方统计资料的比较表明，该文的估算误差为34．0507khm^2，而NASA USGS的估算误差高达66．1205khm^2。研究表明利用高时间分辨率的MODIS植被指数时间序列获得较高精度的土地覆盖分类结果是可能的。

关键词：modis 时间谱 物候特征 决策树 土地覆盖分类 

单位：中国科学院遥感应用研究所; 遥感科学国家重点实验室; 北京100101; 北京师范大学地理学与遥感科学学院; 遥感科学国家重点实验室; 环境遥感与数字城市北京市重点实验室; 北京100875