土地覆盖是指土地表面的植被和人工建筑，土地利用则反映了人类对土地自然属性的改造。它们的分布和变化对于了解土地利用变化情况和后续土地资源利用政策制定具有重要的指导意义。随着科技进步和发展，尤其是航空航天和卫星技术的发展，遥感成为探测、分析、模拟土地利用/土地覆盖分类的有效手段。与以往的制图技术如野外实地调查等相比，基于遥感的土地利用/覆盖制图具有时效性强、覆盖范围大、精度高、节省各种资源等优势。　　 在目前的中高分辨率遥感影像中，HJ-1/CCD同时拥有30m的空间分辨率和2天的时间分辨率，是土地利用/覆盖分类的优秀数据源。本文使用HJ-1/CCD数据，构造其归一化差异植被指数(NDVI)的时间序列来进行土地利用分类。针对作为试验区的水源地保护区，使用支持向量机(SVM)作为分类器对时间序列进行分类，并利用先验知识库对分类结果进行校正来获得更精确的结果。针对黑河中游灌区农田，根据不同类别农作物生长周期的不同所引起的NDVI变化趋势不同，利用不同时相NDVI影像进行运算并采用阈值法来进行作物的精细分类。　　 最终的试验结果表明，以HJ-1/CCD数据的NDVI时间序列作为分类对象，使用支持向量机进行土地利用/覆盖分类，并利用已有的先验知识库进行校正的制图方法，与分类区域的实际情况基本一致，在大伙房水库地区分类精度为95.76％，Kappa系数为0.9423。与已有的历史土地利用图件相比，本文的土地利用/覆盖制图方法能够得到更好的结果。而针对黑河中游灌区的作物精细分类也表明，使用时间序列的方法提取更多类别信息是可行的，且结果基本满足需要。