土地覆被分类是LUCC研究中一项重要的基础内容。针对当前大范围土地覆被遥感调查主要依据中低分辨率的遥感影像但分类精度往往难以满足实际需求的状况,本文在系统总结和学习前人研究成果的基础上,提出“时谱”的概念,并以秦岭中段为研究对象,利用近十年间(2000-2009年)空间分辨率为250米、时间分辨率为16天的MODIS数据集(包括反射率影像、NDVI和EVI指数数据),对土地覆被分类中时谱特征的具体应用进行了探讨,提出了一种基于时谱的土地覆被遥感分类方法。　　 利用GPS支撑下所获取的野外调查数据对本次分类结果进行了精度评价。结果显示:一级类别遥感分类的总体精度为85.65％、Kappa系数为79.71％,二级类别的总体精度为79.36％、Kappa系数为74.41％。这一结果表明,本文基于时谱的秦岭中段土地覆被遥感分类不仅方法简单易于操作,而且分类结果比较理想。