NOAA/AVHRR卫星数据已经广泛应用于农业生产监测中,而由第一和第二通道的辐射数据合成的归一化植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)是用得最多的一个。NDVI可以表征植被光合效率和植被活力,因此,已经对多种作物建立了NDVI与干物质产量和生物量之间的关系。由NDVI衍生的植被类型与植被状态等信息,对土地覆被分类和植被长势监测评估也非常重要。此外,因为气候和环境要素的季节性波动和扰动,NDVI表现出的明显的季节节律和扰动,使得NDVI时间序列也可以用来监测自然植被和农业植被的物侯变化以及自然灾害。本文选用作物种植结构相对均一的河北平原的NDVI时间序列数据,运用Fourier快速变换(FFT)方法,对NDVI时间序列数据进行谐波分析,获取了每个像元的NDVI年变化的几个特征值,包括生长季内NDVI的平均值、振幅(波动范围)和位相值(NDVI最大值、最小值出现的时间)。利用这些特征值,NDVI时间序列数据可用以确定作物生长季的起始时间。我们用本法获取的作物生长季的起始时间与用积温预报的作物生长季的起始时间对比,结果符合的很好。鉴于不同作物表现出的NDVI季相变化特征,对应不同的特征值,本文应用这些特征参数,用ISODATA聚类方法进行植被的非监督分类,并与同期的源于TM的土地利用图进行了对比分析。结果表明,NDVI时间序列数据可以用于植被分类和作物判别。