滨海湿地是介于海陆间的特殊生态系统，滨海湿地植被对其生态系统的功能具有重要影响。快速、准确的滨海湿地植被提取方法对滨海湿地的生态保护和管理具有重要意义。滨海湿地植被类型多为草本植被，不同植被类型之间影像的光谱特征和空间特征相似，可分离度小，导致植被遥感分类难度较大，而融合植被物候特征成为提高分类精度的重要手段。以连云港滨海湿地为研究区，利用PIE-Engine遥感云计算平台，获取2022年72景Sentinel-2影像构建NDVI时间序列模型，运用傅里叶函数(Fourier)拟合植被物候特征曲线，分析植被物候特征，并融合物候特征进行植被分类。结果显示：融合物候特征后，植被分类总体精度为83.83%,Kappa系数为0.76,相较于单时相影像方法，分类精度提高了16.6百分点，Kappa系数提高了0.23。因此，利用植被物候特征能有效地提高分类精度。