以河北省廊坊市永清县整个县域为研究区，以GF1-WFV 16 m分辨率影像为数据源，选取覆盖作物完整生长期多个时相的影像数据，构建作物归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)时间序列。通过对研究区NDVI曲线的分析，发现利用该数据构建的NDVI时间序列可描述研究区作物的生长特性，体现当地不同作物的物候差异，能有效地区分出当地的种植模式。选取NDVI曲线上最大值、最小值、峰值的出现时间、峰值数量和阈值等特征参数构建决策树。根据研究区的物候历和对当地种植结构的调查，利用最佳时相的影像，针对某一种或特定几种作物进行分类提取。分别采用决策树分类、神经网络分类等方法进行精度验证，综合比较得出最佳的作物分类方法。研究结果表明，在永清县这一县域研究区，利用GF1-WFV 16 m分辨率多时相遥感数据进行作物分类，采用决策树分类、神经网络分类两种方法的精度分别为72.0729%、87.3%。利用决策树分类的效果最优。