准确掌握农作物物候信息,对粮食安全、气候变化、保护生态环境都有重要意义。本文以我国大宗农作物(水稻和冬小麦)主产地为研究区,基于8天最大化合成的500米MODIS-OSAVI数据,监测2001～2014年农作物关键物候期,分析其时空演变规律。主要研究成果如下:(1)重建的平滑时序曲线是开展遥感物候监测的前提,而现有重建方法难以兼顾保真度和平滑度。本文基于连续小波变换的时频局部化性质,寻找对原信号的最佳逼近,提出基于连续小波变换的时序数据重建方法。通过对比评估表明,该方法具有较好的保真度和平滑度。(2)基于农作物物候期与时序曲线特征点的对应关系,提出基于曲线特征点的物候监测方法。通过该方法得到东北物候结果,与该区域物候观测站点记录误差在±8天、±16天、±32的比例分别达到39.81%、68.52%、97.22%,说明该物候监测方法具有一定的合理性。(3)基于东北三省和东南九省一市水稻物候结果发现:1)东北三省物候在空间格局上没有太大的差异,但历年来物候的时序变化呈提前趋势;2)东南各省市水稻返青期、分蘖盛期、抽穗期、成熟期都呈现出南北差异较大的空间格局,其中单季稻种植区域鄱阳湖周边的物候较晚,双季稻种植区域物候呈北早南晚的格局,水旱轮作模式的中稻物候由西南到东北方向逐渐推迟;3)东南水稻物候在时序上的变化一直较为稳定。(4)基于华北地区冬小麦物候结果,研究空间格局、时序变化的特征,并分别与气象因子做敏感性分析。结果表明:1)冬小麦返青期、拔节期、抽穗期、成熟期呈现从西南到东北逐渐推迟的空间格局特征;2)冬小麦物候空间格局特征与该地区气候条件存在密切关系,研究发现,物候与温度呈显著负相关,与日照呈正相关,与降雨的相关性不大;3)历年来冬小麦物候呈现推迟的时序变化特征,其中返青、拔节期推迟趋势最为明显,以0.5～2天/年的速率推迟,抽穗、成熟期变化速率小于1天/年;4)通过冬小麦物候时序变化与气象因子相关分析发现,物候与温度呈显著负相关,且存在2～3个月的响应滞后关系,尤其是拔节期与温度相关性最大,与降雨和日照相关性不大。