滨海湿地位于海陆过渡带,是具有防洪护岸、营养循环、生物多样性保护、固碳等重要功能的特殊生态系统。近年来,随着我国海岸带经济快速发展,滨海湿地受滩涂围垦、引入互花米草等人类活动深刻影响,已面临严重退化风险。加强滨海湿地监测及保护,对满足国家对滨海湿地生态红线划定和及时调整的迫切需求、构建海洋生态环境治理体系具有重要意义。当前,遥感观测技术的迅速发展为大范围滨海湿地的监测提供了技术方法,但由于遥感影像数据源、影像解译方法及处理技术存在一些突出难点,如数据源信息缺失或不足、湿地地物光谱难以区分等问题,无法为滨海湿地分类监测提供成熟的技术支持。基于此,研究采用中高时空分辨率的Sentinel-2影像数据,提出像元级时间序列重构及植被物候特征的滨海湿地分类方法,并应用于盐城滨海湿地分类,对不同植被类型判别的物候特征参数及阈值进行判定,采用随机森林算法探讨了该方法在滨海湿地分类中的适用性,并挖掘了植被物候特征变量压缩分类的可能性,以期为解决滨海湿地分类中影像数据缺失或不足、实现滨海湿地精准分类提供新方法。研究的主要结论如下:（1）选取NDVI、SAVI、EVI、WAVI、GNDVI、MCARI2共6种遥感影像特征指数进行像元级时间序列重构。分析表明,NDVI与SAVI为较优遥感影像特征指数。NDVI时间序列表现植被的物候信息突出,而SAVI重构时间序列曲线稳定性更强,同时能充分体现植被物候信息。（2）选取非对称高斯函数拟合、双Logistic函数拟合、谐波函数拟合、Savizky-Golay滤波平滑4类植被物候特征拟合模型重构时间序列曲线,对比发现函数拟合模型比平滑滤波模型具有明显优势,更适用于滨海湿地分类。在多种函数拟合模型中,双Logistic函数拟合与谐波函数拟合能突出植被的重要物候特征,非对称高斯拟合能平稳反映植被物候变化过程;S-G滤波平滑模型能保留细节的物候特征,但易受异常值影响导致物候信息存在偏差。（3）结合植被可分离性评价及研究需求,选定SAVI与双Logistic函数拟合模型为最优时间序列重构方法,并对不同滨海湿地植被的判别物候特征参数及阈值进行判定。生长季开始时间（5～6月）可判别芦苇,生长季结束时间（12月后期）可判别互花米草,季末递减率（>0.025）、振幅（>0.35）为辅助可判别茅草,振幅（<0.25）与季初增长率（<0.015）可判别碱蓬。植被判别物候特征参数及阈值可为影像数据缺失或不足的滨海湿地分类提供不同植被的判别依据。（4）时间序列重构及植被物候特征分类方法对滨海湿地分类具有很好的适用性,有效提高盐城湿地分类精度,总体精度达87.61%,Kappa系数为0.8358,比常规的单一时相分类精度总体提高19.57%。该方法通过结合物候特征能实现植被群落混生带的精准分类以及对“异物同谱”地物的有效区分,有效改善滨海湿地分类效果。（5）将湿地植被物候特征变量按照不同数目进行压缩,发现压缩变量仍具备区分植被类型能力,保证较高分类精度。基于此,研究提出基于生长季开始时间/结束时间、季初增长率/季末递减率4个植被物候特征变量的压缩分类方法,通过规避影像数据易缺失时段、提取与生长旺盛期不相关的特征变量用于分类,能部分解决影像数据不足或缺失难点,有效拓展了时间序列重构方法的适用性,为其他传感器湿地分类提供新思路。