【摘要】遥感提取玉米物候信息可以提高田间精细化管理水平,对监测玉米季节性变化、确保粮食安全等具有重要意义。以辽宁省为研究区,基于2007,2008,2009年的MODIS植被指数(NDVI)数据,利用非对称高斯(AG)、Savitzky-Golay滤波(S-G)和双逻辑斯蒂克调合函数(DL)三种拟合方法重构春玉米NDVI时序曲线,并使用4次拟合平滑方法处理重构后的时序曲线。在此基础上,提出以动态振幅阈值法取代动态阈值法,并采用动态振幅阈值法、拐点法和最大值法提取春玉米关键物候期(出苗期、拔节期、抽雄期、成熟期),最后使用辽宁省12个农业气象站的地面物候观测数据对提取结果加以检验。结果表明:基于AG模型的重构NDVI时序曲线保真能力最强,其重构曲线与原曲线各年平均的均方根误差(RMSE)分别为0.035,0.050和0.041;基于S-G滤波方法的重构NDVI时序曲线平滑能力最强,其各年平均的拟合值(R2)分别为0.99,0.993和0.993;就春玉米拔节期、抽雄期、成熟期的提取而言,基于AG时序曲线的提取结果优于其他2种方法的提取结果,其3年提取结果与实际观测值的平均绝对误差(MAE)均小于5d,均方根误差(RMSE)均小于4d;而对春玉米出苗期而言,基于S-G时序曲线的提取结果明显优于其他两种方法的提取结果 ,其各年出苗期RMSE分别为4.1d、4.0d和2.9d;动态振幅阈值法优于前人所用的动态阈值法,能够有效地纠正异常低值点,使提取结果更接近真实日期。研究结果可为利用遥感资料提取春玉米物候期提供参考。