摘要：多年作物种植面积的时空变化可以反映种植结构的调整结果，并可用于进行驱动力分析。为解决连续遥感监测作物种植面积变化过程中，不同的训练样本或分类规则不能较好地反映作物种植面积时空格局变化的问题，本文首先根据研究区（华北平原）农业气象观测站提供的主要农作物物候观测资料获得主要农作物典型物候期特征，结合HANTS滤波后的NDVI时间序列数据提取不同地物类型的NDVI时序曲线，引入复种指数，探讨了CART算法在提取华北平原冬小麦种植面积的可行性，最后提取了2000—2013年华北平原冬小麦种植面积，并参考市级的农业统计数据进行精度评价。经检验，近13年的遥感监测种植面积与农业统计面积相关系数达到0.94（置信水平为95%），且各市13年面积一致性小于40%的概率仅为15%。利用遥感监测多年冬小麦空间分布信息获得其空间种植概率，能较好地反映研究区冬小麦的主要种植区，该方法可为大范围、连续年份冬小麦种植面积时空格局的遥感监测提供参考。

关键词：遥感监测 冬小麦 种植面积 cart算法 ndvi时间序列 

单位：青海师范大学生命与地理科学学院 西宁810008 中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心/中国科学院农业水资源重点实验室 石家庄050022 石家庄幼师高等专科学校 石家庄050228 河北师范大学资源与环境科学学院 石家庄050024 日本千叶大学环境遥感研究中心 千叶263-8522