油菜是我国五大油料作物之首,是重要的食用油源和蛋白质饲料,也是重要的工业原料,其种植面积占全国油料作物总面积的40%以上,产量占全国油料总产量的30%以上,居世界首位。及时了解油菜种植面积,对于加强油菜生产管理,调整农业结构,辅助有关部门制定科学合理的指导政策具有重要意义。利用遥感技术可以获取到不同时间分辨率和不同空间分辨率条件下大范围的地表覆盖信息,信息提取结果可排除人为干扰,具有科学性和客观性。油菜种植面积遥感提取的国内外研究相对匮乏,不能满足实际应用的需要。油菜主要种植区域地块破碎度高,作物插花种植现象严重等都为油菜种植面积信息提取带来了一定难度。本论文对研究的选题、国内外的研究进展、拟采用的研究方法进行了介绍。总结了前人在相关研究中已经取得的研究成果和仍然存在的问题,提出了研究的必要性和可行性。以中高空间分辨率遥感影像数据为主要数据源,针对安徽省研究区进行了油菜种植面积遥感信息提取研究。研究详细的介绍了具体研究内容,研究方法和得出的研究成果。其中,在安徽油菜种植区划中,研究以安徽油菜为对象,结合多年油菜种植面积、油菜生育期、地形因素等主要影响因素进行区域划分,区划结果为安徽省油菜种植面积遥感信息提取中空间抽样样方选取提供参考。在油菜种植面积遥感提取最佳时相研究中,研究以2009年多时相Landsat5-TM数据为例,对油菜各生育期内遥感影像中地表主要植被类型的光谱可分性距离计算,分析研究区内主要植被物候差异和光谱可分性。经J-M距离计算可知,4月上旬为油菜种植面积遥感提取的最佳时相。在油菜种植面积遥感提取最佳波段组合研究中,研究以Landsat5-TM、ASTER、ALOS(AVNIR-2)、SPOT-5遥感数据为例,根据油菜生长期的光谱特征与中高空间分辨率遥感数据的波谱特征,利用最佳指示因子法(OIF)研究油菜种植面积遥感提取最佳波段组合方式。经OIF指数计算,研究区内Landsat-TM、ASTER, ALOS(AVNIR-2)、SPOT-5遥感数据在近红外和可见光波段均可较好的区分油菜与其他地物。在尺度变化对油菜种植面积提取精度影响的研究中,分别采用遥感自动分类法中的非监督分类法、监督分类中的最小距离法、最大似然法和马氏距离法对油菜种植面积进行提取。采用分类精度和分类效率指标两个参数,结合地面GPS调查数据和QUICKBIRD高分辨率遥感影像对分类结果进行精度评价。通过对提取结果混淆矩阵比较,非监督分类结果好于监督分类结果,且效率高。随着遥感数据空间分辨率的增加可提高油菜种植面积遥感信息提取精度。本论文基于中高空间分辨率遥感数据进行了油菜种植面积信息提取,研究结果表明利用中高空间分辨率遥感数据可以高精度提取油菜种植面积。随着遥感技术的高速发展,多传感器多空间分辨率遥感数据大量出现,今后会采用多数据源多方法对遥感提取油菜种植面积进行继续研究。