【摘要】为了充分发挥不同遥感数据源的优点,采用中高分辨率的TM影像覆盖区为典型试验区,由试验区的水稻特征建立基于专家知识的分类规则,结合C4.5算法构建分类决策树,然后综合运用eMODIS时间序列NDVI、MOD12Q1、DEM及其派生的坡度数据进行决策树分类,以辽宁省为例对2009年的水稻种植面积进行了提取。结果表明:该方法方便适用,精度高于传统的监督分类、极大似然分类法;与统计数据相比,结果相对误差为5.04%,各地级市的遥感结果与同期的统计数据吻合较好,相关系数达到0.96,能较好地反映辽宁省水稻种植的空间分布状况。