森林植被类型信息对于生态的保护、规划和建设具有重要的意义.本文针对单一时相遥感数据在提取森林植被类型信息方面的局限性，探讨了基于多时相MODIS 遥感数据实现提取主要森林植被类型信息的方法.将四川省的森林植被划分为常绿落叶混交林、常绿阔叶林、常绿针叶林、落叶阔叶林、落叶针叶林五种类型.通过对其年内生长差异的分析，选取多时相(1月9日、2月26日、4月22 日、7月17日和10月23日)特征数据，利用光谱和时相特征知识建立了常绿林、落叶林和针叶林的提取模型；通过特征组合与逻辑判断，实现了五种植被类型信息的提取，提取精度总体达到84％，类型最低精度到达76％.研究表明，该方法可以节约大量的人力、物力和财力，在大范围的植被类型调查与监测方面具有较大的应用价值。该研究表明，四川省2005 年的森林覆盖率为28.43％.各类型按所占百分比由高到低的排序为落叶阔叶林、常绿针叶林、常绿阔叶林、落叶针叶林和常绿落叶混交林.该数据对四川省森林植被的保护和利用具有重要应用价值.