作物物候期及长势遥感监测是农情遥感监测的重要内容农情遥感监测的主要目的是为精细化的田间管理和早期估产提供依据,而作物的生长阶段(物候期)和长势是非常重要的农情决策信息。从田间管理中的水肥管理、病虫害监测、种植结构调整到作物产量预估、粮食价格走势分析和国家粮食安全战略的制订,及时、准确的作物物候期和长势信息都具有重要的参考意义。因此,发展现代粘准农业需要结合以“3S”为代表的空间信息技术与农业区划情况进行农情遥感监测研究。进行农情遥感监测,不仅是我国农业实现精细化管理的需要,更是我国从农业大国走向农业强国的必经之路,对农业现代化发展具有重要的现实意义。受限于卫星传感器的发展和地面观测资料的缺乏,作物物候期和长势遥感监测研究尚处于起步阶段。当前的研究主要存在以下问题：①主要集中于区域尺度以上的研究,使用的遥感数据空间分辨率以1000米为主,难以保证像素的纯净性；②多使用经过最大值合成法(MVC)生成的NDVI构成时序数据,目前尚缺少MVC过程对物候期研究的定量评价；③遥感物候期变量与地面观测值不统一,降低了地面观测资料作为验证数据的价值；④作物长势研究过度依赖NDVI,由于NDVI受云、大气和土壤背景的影响并且在高植被覆盖度地区会产生饱和现象,影响到作物长势的评估。结合现代农业发展的要求,本文从以下几方面进行了研究：第一、适合于物候期遥感监测的时序数据去噪声方法研究。利用遥感数据监测物候期基本上都是以时序植被指数为基础,由于受到多种因素的影响,时序植被指数,尤其是时间分辨率较高的数据序列,通常含有大量的噪声。重建方法选择直接影响到最终物候期计算,本文拟对现有的多种时序数据重建方法进行比较,提出适用于物候期遥感监测的评价指标定量,分析各种方法的优劣,并对表现较好的双Logistic方法进行了改进。第二、利用MODIS数据第五版中包含的数据获取日期信息对数据遥感数据MVC过程进行评价,分析MVC过程带来的误差并探讨误差是否存在时间上的分布规律。综合植被遥感物候期提取方法,同时考虑农作物的特殊性提出一种从时序植被指数中提取潜在农作物物候期的方法,以均方根误差矩阵为基础,建立作物的地面观测物候期和遥感监测值之间的耦合关系。第三、提出一种评价方法定量分析不同时间分辨率的遥感数据对物候期提取造成的影响,评价指标由两部分构成：匹配误差和估算误差。地面观测值和遥感监测值之间的耦合关系最终由三种不同时间分辨率数据的匹配结果共同确定,然后根据最终匹配结果确定各数据集的匹配误差和估算误差。第四、提出一种新的作物长势遥感监测指标。现有的长势监测大都使用NDVI作为监测基础,在分析现有指标用于作物长势监测不足的同时,提出一种新的作物长势遥感监测指标GRNDVI,实验分析了作物长势监测的结果。