耕地是人类社会赖以生存发展最重要的资源之一,及时获取其空间分布是国家农业决策的基础。论文利用2007年多时相的SPOT/VGT NDVI数据提取东北地区耕地资源信息。以NDVI时间序列数据年内变化振幅和周期差异性作为分类的依据,采用时间序列谐波分析法对全年时间谱NDVI数据进行重构,减少高频噪声对信息提取的影响,获得研究区地物信息在时间维度上的振幅、相位以及年均NDVI值影像图,然后将三者合成。应用神经网络分类方法,对合成后的影像选择训练样本,获取东北地区耕地资源的空间分布。实验中提取耕地的精度为83.26%,Kappa系数为0.732 4;该方法获取耕地资源空间分布的精度均高于GLC2000、UMD、IGBP和中科院1∶100万土地利用数据4种分类产品。研究表明,基于时间序列谐波分析法对NDVI数据重建,利用不同类型植被NDVI曲线在一年内振幅、相位特征的差异,采用神经网络分类的方法,可以精确地提取耕地资源信息,及时为农业和土地管理部门管理决策提供科学依据。