摘要：冬小麦是中国重要的粮食作物,利用遥感技术准确获取冬小麦分布面积对于从宏观上实现冬小麦生长状况和病虫害监测预警等田间精细管理以及产量预测具有十分重要的意义。采用NASA提供的2005年2～6月MYD09A1和MYD11A2数据产品,结合冬小麦生育期形态变化特征,以Ts和EVI构建的时间序列谱对河北省冬小麦种植面积的提取方法进行了研究。结果表明：冬小麦在Ts-EVI特征空间中具有独特的序列谱相特征,返青期后冬小麦的Ts在整体上表现为逐渐升高,EVI在开花期后下降,灌浆后期快速降低;对Ts-EVI空间信息的一维化处理后,采用主成分分析方法对时间信息降维,以ISODATA非监督分类方法实现冬小麦分离提取结果的样点验证精度为91.20%;Ts-EVI时间序列谱反映的作物生长过程的生理意义明确,采用Ts-EVI时间序列谱的遥感分类方法可以较好地实现冬小麦的遥感分类提取,具有较好的可行性。

关键词：时间序列谱 冬小麦 河北 

单位：北京师范大学民政部教育部减灾与应急管理研究院; 北京100875; 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室; 北京100875; 中国气象局国家气候中心; 北京100081; 河北省气象科学研究所; 石家庄050021