在经济全球化的大背景下,粮食不仅是关系国计民生的重要战略物资也是一种商品在世界范围流通。及时准确的把握农情信息,对于保证国家粮食安全,在国际粮食价格战中取得先机有重要意义。在建立起的农情遥感系统运行中,分作物空间种植结构的确定是关键的一环。由于种植结构调查结果支持的缺乏,目前来说作物长势遥感监测的精度收到严重制约,同时,农作物长势遥感监测在分区、分作物建立模型时也遭遇较大困难,作物估产及农情灾害预报也同样存在这种问题。同时,由于作物种植结构是一种基础数据,它对于研究农作物结构与全球环境变化之间的关系、农作物的种植结构在空间上的变化规律以及制定和调整相关农业政策、保障国家粮食安全等方面都具有极为重要的现实意义。作物分类识别和提取是作物种植结构提取研究中的关键问题。由于作物类别的复杂性、遥感信息的综合性以及混合光谱值的存在,使得仅仅依靠光谱特性进行作物的传统分类方法往往很难达到理想的分类结果。由于农作物具有季相节律性和物候变化规律性的特点,并且同一种作物在同一地区具有相对稳定的生长发育规律。所以利用时间序列遥感数据的时相变化规律可以作为不同农作物类型的识别的依据。本文在对NDVI时序数据分析的基础上,实现了物候信息的数字化表达。本文通过TIMESAT软件,在对NDVI曲线进行平滑处理的基础上,提取出11个物候关键值,用于描述曲线形态和作物物候期的差别。在此基础上,对黑龙江省耕地面积进行提取研究。通过对不同地类物候关键值的统计分析,建立了分类体系和分类阈值,运用面向对象基于规则的层次分类法,对黑龙江省土地利用类型进行划分,提取出耕地面积。黑龙江省四至跨度大,整个研究区内温度光照等差异显著,不同地区同种作物的物候期不一致。为了实现作物种植格局的提取,本文对耕地进行了分区,使区内保持相对统一的物候参数状况。在分区的基础上,本文运用面向对象的方法,选取物候关键值的主要成分,逐一在划分区域内进行种植格局的分类提取,最终得到黑龙江省种植格局信息。本文主要得到以下研究结论：1.本文对TIMESAT提供的三种滤波方法进行了反复实验和分析对比,得出Savitsky-Golay滤波法的均方根误差最小,所以就与原始曲线的拟合程度最好。在这一点上由于其他两个方法。2.利用固定阈值和动态阈值两种方法提取物候关键值信息,通过与农事历信息对比发现固定阈值的方法提取SGS和EGS点与实际的农事历信息较吻合,优于动态阈值法；提取出11中描述NDVI曲线形态的物候关键值信息。3.对比分析黑龙江各个地类的关键值参数的差异,整理出区分各个地类的关键阈值和分类体系,用而向对象基于规则的层次分类法对十地利用类型进行分类。不尽达到了分类所需精度要求,提取了耕地范围。而且还证明了物候信息可以用于土地利用的分类,面向对象的方法可以和物候信息的利用实现结合。5.对黑龙江省作物种植格局进行了分区提取。在耕地分区的基础上,结合农业保险公司提供的投保地块样本,运用面向对象的方法对区域土地进行了分割、最优尺度选择等操作,最终得到黑龙江省的作物格局。6.对黑龙江省作物格局进行了分析,统计各个格局类型的种植面积,对大豆、玉米、水稻三种主要作物的种植空间格局特点进行了分析。总结出了三种作物的分布规律,并在黑龙江省宏观范围内为其分区划带,为将来农业灾害的评估,产量预测等工作提供基础信息。本研究以物候信息为基础数据实现了对农作物种植格局的提取,取得了一定的研究进展,为农情遥感监测提供了基础数据。