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气象数据是进行多种科学研究的基础数据，在农学、地学、生态学，尤其是在气候变化的研究起着重要的作用。气候变化是自然界普遍存在的现象，受到人类生活和自然环境的重要影响。目前由于全球气候变化引起的极端气象灾害频发以及全球变暖、海平面上升、降水减少等一系列变化，会对一个区域自然环境和经济社会的发展产生着深远的影响，尤其是对农业的影响。农业生产对气候的依赖性较强，受气候条件制约较大，因此气候变化将直接影响到粮食安全和农业的可持续发展。中国是农业大国，农业是国民经济的重要组成部分，因此对农业发展重要区域进行气象数据的重建研究十分重要。 目前区域气候变化研究中多用到气象数据（如湿度、平均气温、降水量、极端最高（低）气温、风向等）的站点实测数据，而这些气象数据受到众多因素的影响，下垫面性质、海拔高度和经纬度、大气环流、太阳辐射的不同造成了这些气象数据具有一定的时空差异性。在以往的研究中，通常是按照行政区域或者生态地理分区来划分区域，对于农业生产影响较大的是农作物种植区域，所以准确提取农作物种植区域对于重建农区气象数据非常重要。由于农作物具有一定的物候特征，在不同时期植被覆盖呈现出与其他区域不同的规律，因此可以通过遥感技术准确的划分区域。本文主要利用MODIS时序NDVI数据，通过面向对象的分类方法准确提取农区的范围，从而进行农区气象数据重建的研究。 气象数据通常由一个个离散的气象站点的实测数据获取，区域的气象数据目前主要通过三种方法获得，分别是空间化方法、站点替代方法和遥感反演方法。其中空间化的方法使用较多，由于空间化方法得到的气象数据是栅格形式的所以不能与统计数据（如粮食产量等）对应起来。本文利用多元回归分析的方法实现了用区域邻近气象站点数据代替空间化方法来重建农区气象数据。 河南省是中国的粮食主产区，农业生产受气候变化影响较大。本文利用MODIS时序NDVI数据，选取河南省作为研究区域，通过面向对象的分类方法得到河南省农区的范围，并与格网化的月平均温度、月降水量、月日照时数数据叠加。计算每个市范围内农区气象要素数据的栅格平均值，并将栅格平均值与周围气象站点的数据进行相关性分析，找出每个城市的临近气象站点。最后通过多元回归的方法对每个气象站点赋以不同的权重，从而达到重建农区气象数据的目的。 通过对重建结果的分析可以得出如下结论:河南省农区月值气象数据重建效果总体较好，农区月降水量数据在夏季重建效果稍差。利用遥感技术提取农区范围对于进行农业气象分析非常的重要。通过对农区气象数据进行重建方法研究可以为农区气候变化研究提供数据支持，对于研究气候变化对于河南省粮食产量和农业生产的影响具有重要的意义。