我国作为一个农业大国,粮食问题是关系着整个国家经济安全发展的非常重要的经济问题,也是关系政局稳定、社会安定的政治问题。小麦作为世界三大谷物之一,及时掌握其种植面积分布情况对国家意义重大。传统的对作物信息进行统计的方式,往往耗费巨大人力物力财力但所得的调查结果已经不再适合当时的土地利用现状。遥感作为20世纪60年代逐渐发展起来的对地观测综合性技术,具有对地进行大面积的同步观测、高时效性、数据的综合性和经济性等特点。随着遥感技术的快速发展,已经成为农业领域应用中一种必不可少的手段。本文的研究内容围绕冬小麦种植面积遥感方法提取而展开,目的是提升市区级的冬小麦种植面积遥感提取方法的精度,为今后利用遥感数据进行大面积的冬小麦种植面积提取提供新的思路和依据。论文选择湖北省襄阳市辖区作为研究对象,选用2014年10月底到2015年3月底的MOD11A2产品,得到冬小麦、油菜以及其他的植被类型的NDVI时间序列曲线图,根据NDVI曲线特征,找出该研究区最适合利用遥感方法提取冬小麦面积的时间点,获取冬小麦面积提取的条件,完成面积的提取。并通过对Landsat-8数据的研究,提升提取面积的精度。研究结果表明:(1)冬小麦NDVI时间曲线与其他植被类型表现出不同的特征。在冬小麦的生育期内,冬小麦、油菜、草地和林地的NDVI时间曲线都有两次明显的上升过程,不同的是,冬小麦在第一次上升后没有出现明显的下降过程,而油菜、草地和林地均有较大的下降,形成波谷。(2)1月中下旬到2月上旬是提取襄阳市冬小麦种植面积的最佳时间点。这段时间冬小麦的NDVI值稳定在一定的高度,同时,油菜、林地和草地的NDVI值都急剧下滑,差值在此达到最大,所以是提取冬小麦的最佳时期。不选择冬小麦NDVI值达到最大的时间点进行提取的原因是因为在那个时候,油菜的NDVI值也达到了最大,草地由于复苏其NDVI值也在快速的上升中,都与冬小麦的NDVI值差异急剧缩小。因此,在冬小麦NDVI的峰值点,不适合提取其种植面积。(3)对结果精度进行评价,利用MODIS-NDVI时序曲线的变化特征方法提取的冬小麦面积精度为91.98%。这说明,通过MODIS数据探讨不同植被以及农作物的NDVI在一个时间段的变化特征,来建立符合某一种农作物生长特性的面积提取方法是可行的。(4)利用Landsat-8 OLI数据能够提升耕地信息的提取精度,进而提升冬小麦面积的提取精度。通过对Landsat-8 OLI数据的研究,将543波段合成的标准假彩色图像进行重采样为15米分辨率后再和全色波段融合,得到的图像更为清晰,更有利于目视解译,能够提高耕地面积提取精度。基于此,再利用MODIS-NDVI法得出的冬小麦种植面积精度提升到95.76%。由此证明,利用Landsat-8 OLI数据对地级市级别的行政区域的耕地信息的提取工作不仅可行,而且提取速度快,结果准确,使得利用耕地信息进行更深入的研究工作变为可能。也说明Landsat-8卫星不仅能够延续Landsat系列长时期的对地观测能力,并且在观测性能上也有一定程度的优化,能够作为重要的遥感信息源为生态环境监测提供帮助。