综合采用时相、极化和干涉3种维度的 SAR 数据进行土地覆盖分类。以黑龙江省逊克县多时相 ALOS PALSAR 数据覆盖区为研究区,利用不同时相极化 SAR、干涉 SAR 信号对地物特征的敏感性,结合后向散射强度和干涉相干的时变特征进行地物解译,发展了基于多时相、多极化、干涉 SAR 数据的SVM 土地覆盖分类方法。研究结果表明,引入双极化 SAR 中不同极化(HH-HV)间的相干系数,并结合所选择的时相特征、极化特征以及干涉相干特征进行分类,可解决双极化 SAR 影像中林地与城市及建设用地的混分问题,得到更高精度的土地覆盖分类结果。