农作物信息提取是遥感技术应用的重要内容。遥感技术因其能在短期内连续获取大范围的地面信息，实现农业信息的快速收集和定量分析，成为目前最有效的对地观测技术。冬闲田是指在秋季收割农作物之后未种植任何农作物而保持闲置一直到次年春播为止的耕地。冬闲田信息提取是农作物信息提取的进一步发展，不仅涉及到农作物的生长发育过程而且与土地利用状况相关。传统样方法和层层上报的统计方法具有滞后性并且统计的只有面积信息，经常使开发利用对策的针对性不足。如何应用遥感技术及时、客观地提取冬闲田信息，为冬闲田的开发利用提供现实条件已成为农业相关部门工作的重点。　　本文以MODIS NDVI16天合成产品数据为主要数据源，以农作物的物候统计资料和中国科学院地理所制作的土地利用图为基础，开展利用NDVI时间序列数据提取农作物生长发育过程信息的研究，探讨了时间序列曲线的去噪和重建方法，并利用两次差分法和阈值法提取出了与冬闲田信息相关的物候关键期，从而实现了大尺度物候信息的提取和冬闲田信息的监测。同时，为了验证该方法的可行性，使用空间分辨率为30m的两个时段TM影像对小实验区进行监督分类和目视解译相结合的分类方法，从而得到与MODIS NDVI所得结果比值为0.73的校正比例。该方法的可行性使其可以推广到我国南方地区，并得到2005-2009年冬闲田面积、分布变化的时间序列图，同时计算出两种冬闲期长度。最后对冬闲田的开发利用对策提出了初步的设想和布局。　　论文主要研究内容及结论如下:　　(1)探讨了基于遥感技术利用NDVI时间序列数据监测冬闲田的方法。该方法依据NDVI时间序列数据与植被生长发育过程之间的对应关系，找出了NDVI时间序列曲线的变化规律与农作物关键期的相关关系，采用两次差分及阈值设定方法提取出这些关键期、冬闲田面积及分布信息。该方法的优势在于可以快速、有效地提取每年的冬闲田信息，包括面积、分布及冬闲期长度，相对于传统的面积统计可以为冬闲田的开发利用政策提供更为有利的现实依据。　　(2)NDVI时间序列数据的滤波处理与时间序列曲线重建，使得时间序列曲线能够较好地反映农作物生长发育过程，也为冬闲田信息提取提供了理论依据。NDVI时间序列数据的处理采用常用的Savitzky-Golay滤波方法，能够较好地反映遥感影像所对应地表真实的动态变化情况。　　(3)遥感技术首次被应用于冬闲田的监测，不管是方法的探讨还是研究都存在一些不足。由于研究区范围较大，研究方法的精度及适用性较难验证。本文采用实验区——验证——研究区的研究思路，利用实验区对方法的精度及可行性进行研究，并用较高空间分辨率的影像进行验证，有利于对方法的进一步校正、分析，并为经过校正的方法推广到整个南方地区提供了依据。　　(4)应用MODIS NDVI16天合成数据产品，有利于消除云、雾等的影响，便于反映较长时间段内的植被生长变化，对于长时间段、周期性的研究具有重要的意义。　　(5)应用该方法监测得到的2005-2009年冬闲田的面积大致在1.00亿亩到1.82亿亩之间，年际间变化较大。面积从2005年到2009年呈现减、增、减、增的变化过程;而分布地区虽然每年都有变化，但5年间主要集中于安徽、江苏、四川、湖北、湖南和江西。