植被作为陆地生态系统的重要组成部分,是连接大气和地表的自然纽带。利用遥感技术实施对植被生长的监测是目前常用手段。卫星遥感技术经过长达几十年之久的发展,已经采集了海量的遥感数据,也是长时间序列和大空间尺度对地监测的重要手段,但受云雾、气溶胶和传感器自身特性的影响使得所获取的地表植被信息数据存在大量噪声和不连续现象,从而降低了遥感数据的使用效率,限制了对陆表变化的分析能力。因此如何对缺失遥感影像进行填补、去除影像中所含噪声、降低传感器自身性能对影像质量的影响,重建时间序列完整且高质量的遥感影像逐渐成为遥感应用领域的研究热点。本研究以华北平原为研究区,基于FY-3D MERSE-Ⅱ数据、MODIS＿NDVI产品数据集和FY＿NVI产品数据集等主要数据源及土地覆盖等辅助数据,在云检测的基础上利用不同的NDVI时间序列重建方法分别对以上数据进行NDVI重建,并采用多种评价方法对重建结果系统评价,以此得到不同数据源对重建方法的适用性以及探究重建方法对不同土地覆盖类型的空间异质性。研究结果表明:五种重建方法均有其各自重建特点和数据适用情况,S-G滤波法对FY＿NVI产品数据的重建效果及保真性评价最好,重建曲线较为平滑,但存在重建结果偏低的现象;A-G拟合法对不同数据源的适用情况有所不同,FY＿NVI产品数据的重建效果和保真性评价均为最佳,MODIS＿NDVI产品数据的重建效果及综合评价次之,在FY-3D MERSE-Ⅱ数据的应用中较差,重构曲线为平滑曲线,存在部分缺失值未填补现象;D-L双曲线法对FY＿NVI产品数据的重建效果最佳,FY-3D MERSE-Ⅱ数据的重建效果优于MODIS＿NDVI产品数据,在保真性分析中MODIS＿NDVI产品数据的保真性最好,风云数据和NDVI产品的保真性较为一致,重建后曲线为平缓曲线,存在过度拟合现象,丢失了一些生长细节,与原始曲线相比差异较大;HANTS法在三种数据源重建中与其他重建方法相比均较差,重构的曲线为平滑曲线,可以有效的去除噪声,但存在过度拟合现象,该方法适用于时间间隔较大或存在连续缺失的NDVI时序数据重建;MVC法在重建影像方面是几种方法中较好的,可以很好的去除影像中的噪声,重建后的曲线平滑度不佳且存在数值虚高现象。