为准确了解红树林在温州市的分布,更好地对该市红树林资源进行调查、维护和利用,选取温州市沿海4个区域为研究区,利用2021年—2022年的Sentinel-2多光谱影像,通过提取研究区内红树林与互花米草的归一化植被指数(NDVI)构建植被指数时序特征,分别采用随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和最大似然法分别对单一时相和加入植被指数时序特征的多时相影像进行红树林识别.结果表明:基于多时相影像的红树林识别精度要高于单一时相影像;相比单一时相,当Kappa系数提高0.1以上时,NDVI时间序列能较好地描述红树林的物候特征和提高红树林的提取精度;3种算法均能准确地识别红树林,且随机森林算法的识别精度最高,其总体精度为98.02%,Kappa系数为0.84;研究区共识别红树林1.5269km2,准确率达87.26%.研究结果可为温州市红树林的管理和维护提供可靠的数据基础.