我国是传统的农业大国,农业安全生产是国家整体经济水平稳定发展的重要支撑之一,因此国家一直对农业发展保持高度重视。而在农业安全生产过程中,农业用水状况是我国农业发展重要的关切问题之一。据调查数据显示,我国农业用水量大,农村水环境污染以及用水缺口问题严重,分析其原因主要是粗放型灌溉用水所致,因此提高我国农田灌溉用水效率是解决农业缺水的关键,做好该项工作,充分掌握农作物实际种植信息和灌溉信息至关重要。本文以邯郸市东部平原区为研究对象,基于Landsat-8影像数据、Google earth数据及地面摄像头监控数据,采用结合物候特征的目视解译方法和阈值分类方法,基于两种植被指数对小麦种植信息进行提取。在此基础上,基于邯郸市Lsndsat-8号遥感数据及GF-6号遥感数据,根据灌溉前后遥感指数变化规律,对比分析多源遥感数据,反演了地表温度LST、植被供水指数VSWI、温度干旱指数TVDI、垂直干旱指数PDI、改进的垂直干旱指数MPDI等因子,进行了冬小麦灌溉信息提取模型试验,获得了研究区实时灌溉面积。研究结果表明:(1)结合物候特征,采用SVM分类方法对研究区土地利用分类,得到小麦种植空间信息,Kappa系数为0.93,分类精度较高;(2)通过对馆陶县地面摄像缓存数据进行分类筛选,其中108个站点信息可以实际反映小麦种植情况,56个站点数据体现区域灌溉信息;(3)地面摄像照片作为训练样本对研究区小麦进行提取实验,发现EVI对农作物识别精度要高于NDVI提取精度;(4)对比分析Landsat-8影像LST、VSWI、TVDI灌溉面积提取结果,基于LST反演灌溉面积效果最好;(5)以GF-6号影像构建Nir-Red特征空间,得到PDI和MPDI提取灌溉结果,利用地面摄像头监控数据进行验证,发现基于MPDI反演灌溉面积精度高于PDI反演结果。本文在获取区域农业种植结构及其时空分布状况的基础上,提出一种基于小麦种植信息约束条件的农业灌溉面积及空间分布信息提取模型;同时第一次引入地面摄像头监控实际灌溉空间分布信息,获取研究区实时灌溉信息,对灌溉面积提取模型进行优化和验证。