甘蔗作为我国糖业的主要原料之一,蔗糖产量占我国食糖总量的90%以上,在我国农业经济中具有重要的地位,其产量仅次于粮食、棉花和油料。对于如何有效、及时、精准地获取甘蔗种植信息,对国家和有关部门制定相关的进出口计划,稳定国内食糖价格和保证食糖安全,特别是制糖企业根据年度种植信息来进行指导生产,科学规划具有重要的意义。目前,农业部门主要采用全面统计的方法获取甘蔗作物种植面积信息,利用该方法进行统计存在主观性较强,需要花费大量的人力及物力,统计所得数据准确度也有待考证,且无法有效获取甘蔗种植空间分布情况。使用遥感技术可以对农作物种植面积进行大尺度的遥感估算,并且可以准确获取农作物空间分布情况,但由于受卫星回访周期和气候的影响,难以获取足够时间序列的高时空分辨率影像,特别是甘蔗集中生长的南方多云雨地区,从而会影响甘蔗作物种植面积遥感提取的精度,对监测具有极大的限制。当前,现有的遥感数据不能同时满足高时间分辨率和高空间分辨率的需求,然而利用时空数据融合算法可以成功获取高时空分辨率遥感数据,本研究就基于国产环境卫星(HJ-1A/1B)与MODIS数据进行融合运算并提取南方甘蔗作物,为我国南方地貌破碎化区域的甘蔗作物种植空间分布信息提取提供新的思路和方法。本研究以广西左江流域为研究对象,在充分了解研究区内主要作物及大致分布的基础上,基于2015年MODIS13Q1和国产环境卫星影像数据,结合ESTAFRM模型构建高时空分辨率的NDVI影像数据集,选取最优的拟合滤波算法对研究区内NDVI时序数据集进行拟合去噪,采用TIMESAT软件对研究区主要作物物候信息进行提取,最终根据不同波段叠加组合,结合分层分类思路,采用随机森林算法实现了南方较大尺度的甘蔗作物空间分布信息的遥感提取,主要研究结果如下:(1)基于ESTARFM时空融合模型构建高时空反射率数据,融合影像与真实影像的相关性系数达到0.8以上,在甘蔗种植集中的区域相关系数可达到0.85以上,融合影像与真实影像在空间分布上具有高度一致性,并且融合影像能反映真实植被的NDVI变化情况,有效弥补了南方多云雨地区中高分辨率影像缺失的问题。(2)基于时空融合数据集,利用A-G、S-G、D-L滤波函数算法进行拟合去噪,并对三种滤波函数拟合重构效果进行对比分析。结果表明,三种滤波函数均能有效地去除影像数据因云、大气、霾等外界环境因素的影响而产生的一些噪声,使得处理过后的影像能够更好的反映地物的季节性变化规律。同时,对三种滤波函数拟合重构效果进行对比分析,S-G算法较其他两种滤波算法表现出更强的优越性,更适用于对广西左江流域NDVI时序数据的拟合。(3)基于拟合重构后的NDVI时序数据集、物候特征数据集,利用训练样本获取各地物的物候特征值、平均NDVI值进行对比分析。研究结果表明,研究区内各地物物候特征存在明显差异;研究区内建设用地、水体的全年NDVI最大值均低于0.5,有林地的全年NDVI最小值均大于0.6,根据这两个阈值可有效地将研究区内建设用地、水体、有林地进行掩膜剔除,可有效简化了接下来的分类和减少数据的冗余度。(4)基于拟合重构后的NDVI时序数据集、物候特征数据集,结合分层分类的思路,采用随机森林分类方法对甘蔗作物进行分类,分类结果kappa系数均达到85%以上,分类精度较高。结果表明,采用分层分类的思路提取甘蔗作物具有一定的可操作性与可行性;时空融合数据集可以在一定程度上南方甘蔗作物提取过程中由于空间分辨率高的影像因时间分辨率不足而导致农作物分类精度不高的问题。(5)基于NDVI、物候特征(PH)、NDVI结合物候特征信息(NDVI+PH)三种不同数据集,采用随机森林算法对研究甘蔗作物进行分类,各数据集分类总体精度和Kappa系数之间的关系依次为PH>NDVI+PH>NDVI,基于物候数据集对研究区甘蔗作物提取精度最高,基于单一NDVI时间序列数据集分类结果存在错分、漏分的现象,分类精度有所降低。结果表明,物候特征数据集对甘蔗提取精度具有较大的贡献程度,在提取南方甘蔗农作物方面具有较明显的优势。(6)根据分类结果统计可知,甘蔗作物在广西左江流域种植范围较广,其中崇左市的江州区、扶绥县、龙州县、宁明县、大新县以及防城港市的上思县大面积种植,经实地调查并结合Google影像叠加判断,影像分类结果能有效识别甘蔗空间分布情况,与实际空间分布基本相符。与8个县(市)(区)统计年鉴数据进行对比,甘蔗作物提取误差均在15%以下,总误差仅为9.27%,遥感估算面积与统计年鉴数据基本一致。结果表明基于环境卫星与MODIS数据融合对甘蔗作物进行分类,能有效获取甘蔗作物的空间分布与面积情况。