本发明提供了一种结合矩阵补全和趋势滤波的植被指数时间序列重建方法，包括如下步骤：首先通过植被指数产品中的质量标记数据确定时间序列数据中的缺失位置，然后针对单个像素的植被指数序列，通过矩阵变化从一维向量变成二维矩阵，接着针对每个像素变换后的矩阵，建立低秩矩阵补全的最优化能量方程，通过非精确增广拉格朗日算法实现矩阵补全，得到初步不含数据缺失的时间序列补全矩阵。最后再将该补全矩阵进行向量化，在一维向量的基础上建立加权趋势滤波的能量优化方程，通过交替方向乘子法实现模型的求解，从而进一步滤除残留的噪声，得到平滑干净的高质量植被指数时间序列数据，实现长时间遥感植被指数序列的高精度重建。