本发明提出了一种基于训练样本自动化提取的大尺度冬小麦早期识别方法，该方法步骤如下：通过遥感云平台获取小麦生长季内的Sentinel‑1和Sentinel‑2卫星影像；生成时空连续的Sentinel‑1和Sentinel‑2时间序列；构建冬季作物指数WCI；提取冬季作物像素；进行冬小麦和冬油菜区分；结合当年的Sentinel‑1/2影像构建冬小麦分类模型；基于分类模型，获得当年冬小麦分类产品；迁移训练模型至目标年度，通过测试不同时间窗口时相特征对分类精度的影响，明确冬小麦最早可识别时期。该方法可以对冬小麦进行及时、准确提取，在冬小麦种植面积监测、产量预测、粮食安全评估等方面具有极大的应用潜力。