1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

文 献 综 述 快速准确地获取农作物的空间分布、种植面积和产量等信息对国家粮食政策和经济计划具有重要作用，其中遥感技术是农情监测的重要手段之一,具有高效、快速的特点。

冬小麦作为东亚与东南亚这一占世界一半以上人口地区的最主要经济作物之一，其生长状况和产量是该地区经济与食品安全的重要组成部分。

早期研究多利用单极化的sar数据对农作物种植面积进行提取，不过大量研究表明使用单极化的sar数据进行农作物种植面积提取很难达到较高的识别精度，因此目前多极化与全极化sar数据 的运用研究也日益增加，如sugandh chauhan等利用全极化sar数据评价不同的极化参数探索全极化sar数据在作物分类中的作用[3]。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

研究问题： 1.不同极化方式下sar与多光谱数据融合的类比 2.冬小麦后向散射特征，多光谱反射率特征 3.采用随机森林、支持向量机分类器，以实际调查作物样点为训练样本，多极化雷达后向散射为训练数据，优化分类器参数，并进行作物种植区域识别。

研究途径： 1.下载sentinel的时序sar与多光谱数据 (2019.3.01-2019.3.02) 2.运用envi或sarstudio获得不同极化方式的地表后向散射与多光谱数据 (2019.3.03-2019.3.12) 3.将研究区作物调查样点分为实验用点和验证用点 (2019.3.13-2019.3.14) 4.通过不同分类方法对不同融合数据进行分类，并用进行精度评定和交叉验证。

(2019.3.15-2019.3.31)