我国的大面积粮食生产具有采用遥感手段监测的适应性，随着遥感传感器的改进，高时相、高空间分辨率的遥感数据源不断增加，使得农情遥感监测向精细化管理监测发展更有技术保障。农情遥感监测包括作物面积监测、长势监测、物候信息监测、产量估计和病虫害监测等。本文以MODIS NDVI时间序列影像为主要数据源，研究冬小麦生长变化与NDVI时间序列的响应关系，以NDVI时间序列曲线变化特点提取河南省冬小麦种植面积，识别主要物候期，并对河南省冬小麦进行动态长势监测和基于物候期的苗情长势分类。研究主要内容及成果有：1．MODIS NDVI时间序列数据在卫星采集过程中受传感器、大气等多重因素的影响，导致数据出现异常值，难以直接用于地表植被遥感分析。本研究采用Savitzky-Golay滤波法重构冬小麦时间序列曲线和河南省冬小麦生育期内的MODIS NDVI时间序列图像，重构后的曲线更能体现冬小麦生长变化两峰一谷的特点，且重构后的影像去除了条带和异常值，使像元值更接近地面实际值，为进一步研究冬小麦面积提取、物候期监测和长势监测打下基础。2．依据各农业分区的冬小麦NDVI标准曲线变化特点，构建判别规则和相似性指数模型对各农业分区进行冬小麦识别，合并这两种方法提取的冬小麦像元，采用线性分解模型进行混合像元分解，得到冬小麦种植丰度图。统计冬小麦种植丰度图，提取冬小麦面积4890千公顷，与统计年鉴相比的面积精度达到92.6%，随机取样像元识别精度达到90%。分析得出河南省冬小麦种植在西部山地丘陵区包括淮南丘陵区、豫西丘陵区、豫西山地地区冬小麦种植面积较小，大面积种植主要集中在豫东、豫北平原区、淮北平原区、南阳盆地区以及太行山前平原区，而在自然条件良好的中部地区，冬小麦种植面积较少，可能原因在于农业生产结构的调整，粮食作物生产向经济作物生产转变。3．采用Logistic模型提取各农业分区的物候期转变时间，并以此为依据采用斜率最大值法在物候转变时间相邻范围内提取河南省2011年冬小麦主要物候期分布图。分析关键物候期时间分布发现，淮南山丘地区、淮北平原地区、南阳盆地地区冬小麦返青期出现时间较早，豫东豫北地区、太行山前平原地区返青期出现时间较晚；冬小麦抽穗期、成熟期出现时间都有从南向北逐渐过渡的趋势。通过分析冬小麦主要物候期发生时间与地理位置的关系，得出冬小麦主要物候期发生时间与纬度呈正相关，即随纬度增加，物候发生时间向后推移，与纬度影响的冬小麦生育期内热量交替规律相一致。冬小麦主要物候期发生时间与经度呈正相关，即随着经度增加，冬小麦主要物候期向后推移。4.利用同期对比法中的差值模型对河南省返青至抽穗期期间的12个时相的影像对冬小麦长势进行了每8d的动态监测，并计算不同长势等级冬小麦所占的比例。2011年河南省冬小麦在返青期长势比往年较差的情况比较严重，除了冬小麦品种、生长土壤条件的影响，当年的极端异常天气寒潮、持续干旱等导致农作物受灾严重。在拔节、抽穗期冬小麦长势逐渐趋于稳定，长势好的小麦逐渐增多。另外，采用直接监测法进行冬小麦河南省长势监测，利用冬小麦野外采样点模型NDVI多项式拟合LAI的相关性，采用R方最大，拟合效果最好的三次多项式模型反演全省LAI，结合物候期识别对冬小麦苗情按照LAI分类标准进行长势划分，更能反映冬小麦长势的实际情况。