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地理国情监测是新时期经济社会发展对测绘部门的新需求，具有重要的战略意义，地表覆盖分类是进行地理国情监测最基础的工作，而遥感作为一种必要的数据获取手段在地表覆盖分类中发挥着不可或缺的作用。首先，本文选用高分光学遥感数据，采用面向对象的分类思路，参考人工勾画地类类别，研究了不同分割尺度对地物的识别能力，结果表明合适的分割尺度可以很大程度的提高半自动化分类效率；其次，选用了ALOS PALSAR雷达数据，综合采用了SAR的多时相、极化以及干涉信息进行地表覆盖分类，实验证明了SAR影像具有较好的地物识别能力，可做为多云、雨、雾地区光学影像地表覆盖分类的有效补充。最后，通过对本文研究成果的讨论分析，认为多源遥感数据在地理国情监测中具有很大的应用前景。