生态系统功能信息对于生物多样性保护和生态系统服务具有重要意义。生态系统功能类型（EFTs）是一种基于相似生态系统功能的生态系统分组,用于表示关键生态系统功能性状的空间格局和时间变化。EFTs不受植被结构和组成的限制,代表生态系统功能的空间异质性。但是,目前基于低分辨率遥感数据的EFTs识别无法满足对区域生态系统功能格局进行精细表征的需求。开展基于高时空分辨率的遥感数据集与优化的EFTs识别方法研究,实现精细尺度的EFTs划分,揭示生态系统功能类型多样性格局,符合区域生态系统功能时空特征定量研究发展方向。本文以2016～2019年哨兵2号时间序列影像为基础数据,提取归一化差值植被指数（NDVI）,地表反照率（Albedo）,光合有效辐射吸收率（FAPAR）和冠层含水量（CWC）及其在生长季（5～10月）内的衍生变量作为生态系统功能分类参数,基于减法模糊聚类算法（SUBFCM）对吉林省镇赉县生态系统功能类型进行划分。结合对分类指标的统计,归纳了各EFTs的主要特征,用对应分析法（CA）和Minnick系数揭示了EFTs与土地覆被结构信息之间的关系。通过景观格局指数、丰富度和稀有度指标分析了生态系统功能类型的格局特征,并基于土壤、气候和地形要素选取了土壤类型、平均气温、高程等7个因子,对EFTs空间分布的影响因素进行初步探讨。结果表明,扩展选择的反映区域生态系统碳收益、地表能量平衡和水分特征的变量适用于生态系统的功能分类。SUBFCM算法能够以更快的收敛速度和更低的主观性自动划分生态系统功能类型。基于哨兵2号影像获得的EFTs很好地反映了镇赉县碳平衡的内部结构和生态系统功能多样性的分布模式。所选取的影响因子较为全面的解释了镇赉县的EFTs空间分异,其中土壤类型作为最基本的要素有着很重要的影响,生长季内的平均气温、平均相对湿度、坡向和坡度有着很小的影响,累积降水量和高程有着较大影响。本研究为基于高分辨率卫星数据和优化的聚类方法进行精细尺度上的区域EFTs识别,以及深入理解温带陆地生态系统功能空间异质性提供了参考。