地表时间序列的遥感参数，例如：归一化植被指数(NDVI)、叶面积指数(LAI)和反照率(Albedo)等很适合用于监测地表植被变化、获取驱动其它模型所需的参数、估算农作物产量和提取作物物候信息。但是这些遥感获得的时间序列参数常常带有噪声，表现为时序数据中常有急剧变化的现象。这些噪声影响了时序数据的质量，阻碍了据此作进一步的研究。现在已有很多方法用于去除时间序列中的噪声，这些方法都有一定效果，但各自也有一些缺点。在去噪中很重要一点就是保持时序数据的原始特点。小波法有多分辨率的能力，可以在去噪的同时保持数据的基本特征。小波法去噪是一种在时-频两域识别和消除噪声的方法，这比单纯在时域或频域去噪要更加有效。根据噪声和信号在小波不同分解尺度中的不同传播特点，本文提出了一种基于小波的方法消除遥感地表时序数据的噪声，并以MODIS获得的时序NDVI、LAI和Albedo数据为试验对象，详细比较了各种去噪方法。结果表明小波法在去噪和保持原数据基本特点两方面都有令人满意的效果。