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森林在全球碳循环及大自然空气调节中发挥着重要作用,对森林分布的监测与制图意义重大.以黑龙江省逊克县两景星载ALOS PALSAR多时相数据覆盖区为研究区,利用不同时相极化SAR、干涉SAR对植被结构变化特征的敏感性,结合后向散射系数与干涉相干性的时变特征进行林地类型分类研究,发展基于多时相、多极化、干涉SAR的SVM林地类型分类识别方法.结果表明：多时相的平均干涉相干性对有林地、疏林地及灌木林地的识别十分有效;综合运用所选取的多时相干涉、极化比等有效维度信息能很好地突出地物的边缘与结构,更细致地区分不同林