农作物种植面积获取的方法主要是通过大面积实地测量或通过统计部门逐级上报,这种方法不仅消耗人力、物力、财力而且缺乏农作物空间分布信息,已不能满足实际需要。遥感(RS)技术的发展为农作物种植面积的监测提供了一个全新的统计手段,能够快速高效地大范围监测农作物种植信息。农业遥感在我国的应用已十分广泛,在农业遥感监测发展的新阶段,遥感技术可应用于农业资源调查,遥感监测和估算作物播种面积,作物生长和产量的估算,遥感监测和农业灾害监测,环境保护和数字农业,可促使相关部门对农业的科学决策提高到更高的水平,同时也为农业生产提供更优质的服务。本文研究区江苏省位于我国东部沿海,是我国的农业大省,在我国粮食生产中占有重要的地位,特别是油菜生产在我国处于领先地位,为确保我国的粮食生产安全做出了重大贡献。相对于有些省份而言,江苏省农业种植结构比较特殊,冬季有油菜和冬小麦两种越冬农作物,基于遥感技术研究江苏省油菜和冬小麦种植情况不仅有利于粮食快速估产、加强油菜生产管理,而且能够指导农业种植结构的及时调整。本研究选取中低空间分辨率的MODIS遥感影像作为主要数据源,通过实地采样调查,获取样区农作物的矢量边界数据,根据MODIS遥感影像数据和样区采样数据提取农作物种植面积。在提取的结果中选取中高分辨率的HJ-1A/B影像来验证其提取的空间分布,HJ-1A/B影像具有空间和时间分辨率都较高的优点,选择油菜和冬小麦NDVI差异较大的油菜开花期影像确定油菜冬小麦的空间分布。农作物提取的面积利用农作物的统计面积计算其精度。在油菜种植面积遥感提取研究中,总结了前人在遥感提取农作物种植面积方面的研究成果和存在的问题,在大尺度提取农作物种植面积研究中,采用监督分类和非监督分类的方法来提取面积的研究较多,本文采用了一种区别于监督分类和非监督分类的提取方法。研究利用MODIS-NDVI数据和油菜实地采样调查数据,获取油菜像元的MODIS-NDVI时序图,绘制油菜整个生长季的NDVI值随时间变化的曲线走势图,把曲线应用到整个研究区,以研究区MODIS-NDVI时序图像与标准油菜像元NDVI时序图的每个像元分别作差,然后计算作差后图像每个像元的平均值和绝对值,获得平均绝对离差图。平均绝对离差图中包含所有的油菜像元,把平均绝对离差图设定适当的阈值剔除非油菜像元,最终得到油菜像元的空间分布,进一步计算油菜的种植面积。冬小麦是与油菜同物候期的农作物,也是江苏省主要种植的农作物,两种农作物的物候期和光谱都非常接近,在提取过程中是不能忽视的研究对象,对两种农作物的区分是本文研究的重点和难点,提取冬小麦种植面积的方法和油菜提取方法相似,最终也达到较高的精度。本文基于高时间分辨率、中低空间分辨率的MODIS遥感影像完成了油菜和冬小麦的种植面积信息的提取,研究结果表明高时间分辨率遥感影像数据在农作物种植面积监测方面有很大的优势,可以较高精度地提取油菜及其他作物种植面积。随着遥感技术的发展和在农业监测的应用,未来会有更好的遥感方法来继续深入研究农作物种植面积的提取。