小麦与玉米是我国重要的粮食作物,我国小麦产量居世界第一位,玉米产量居世界第二位,近年来随着人口的增加与城市的扩张,耕地数量的减少,耕地质量的下降,粮食问题已成为社会关注的热点。遥感技术经过多年的探索与研究,目前已被成功地应用于灾害预警与评估、资源调查、农业生产等各方面,基于遥感的农作物产量估算是其应用的一个重要领域,通过构建作物长势指标与遥感信息的定量关系来实现对农作物长势的监测和产量的估测,可为政府对粮食生产和粮食政策的制定及时提供辅助决策信息,为有效地保障粮食安全提供帮助。陕西省为我国小麦与玉米的主产区,是西北地区产粮大省。由于全省复杂的地理、气候条件和比较薄弱的农业基础,使粮食生产处于不稳定的状态,因此及时准确地掌握农作物生长状况并对产量进行预测具有重要的意义。遥感技术的引入为进行及时、大范围的作物产量预测提供了一种高效的手段,而Mod is数据所具有的高光谱、多时相及免费获取的优势,是进行大尺度农作物估产理想的数据来源。本文首先利用Arcgis提取小麦与玉米像元,并计算像元对应的NDVI、LAI和GPP值,获得2007-2011年各年度分县的均值。利用SPSS统计软件对各年产量数据和遥感参数进行回归分析,建立了陕西省小麦与玉米遥感的产量估测模型。考虑到气象因子对作物生长和产量形成的影响,因此还选取了日照、均温、降水量作为变量,根据产量与气象参数的月均值进行回归分析,建立了小麦与玉米气象产量的估测模型。最后将获取的遥感参数与气象因子相结合建立了小麦与玉米的遥感气象结合产量的估测模型。研究结果表明,冬小麦基于遥感信息的估产模型优于基于气象数据的估产模型；夏玉米反之；结合气象数据与遥感数据的估产模型其精度要好于仅基于遥感或气象模型,小麦的估产模型精度达到91.5%,玉米估产模型精度为88.8%。因此,在建立估产模型时,应综合考虑遥感和气象的信息。