阿拉尔垦区位于塔克拉玛干沙漠边缘,是公认的“水果优生区带”。近几年,随着该地区枣树种植业的蓬勃发展,逐渐成为新疆红枣的主要种植地区之一。阿拉尔垦区枣树种植面积的获取对兵团农作物决策提供相关数据支撑具有重要的现实意义。使用遥感技术进行枣树面积提取,大幅度降低测算成本的同时,也保证了数据的客观性和准确性。本文以阿拉尔垦区为研究区域,采用Landsat 8为主要数据源,分别针对单时相和时间序列影像研究如何快速高效的提取枣树种植面积,主要研究内容和结论如下:1、基于枣树物候期内的Landsat 8单时相影像,研究阿拉尔垦区枣树种植面积提取方法。获取了2017年枣树生长周期内的9景影像,在对研究区域内的枣树种植面积进行提取之前,为了更好的将枣树与其他作物区分开来,分析枣树和其他作物在同一时期内的光谱特征,选取作物曲线差别较大的影像,然后采用不同监督分类方法对枣树种植面积进行提取。采用随机森林分类方法的效果优于其他分类方法,并且使用枣树成熟期的影像得到的分类结果最好。2、采用枣树生长周期内时间序列的Landsat 8 OLI数据,以新疆阿拉尔市为例,利用动态时间规整算法进行农作物分类识别,探索利用中高分辨率时间序列影像和DTW方法对枣树的识别能力,通过试验分析得到基于NDVI的DTW分类方法精度最高,总体精度为95.23%,分类精度满足用户需求。因此,运用本文提出的时序特征融合的分类方法提取阿拉尔垦区枣树种植面积是可行的。3、利用本研究提出的时序特征融合的分类方法,提取阿拉尔垦区2013年到2018年枣树种植面积。利用多年的数据对该方法进行验证,参考历年统计年鉴,提取得到的枣树种植面积均可达到97%左右,证明该方法可以有效提取研究区域枣树种植面积,对研究农作物种植面积提取提出了新的思路。