遥感农作物分类是指借助遥感技术手段对不同种类的农作物进行区分和归类。

其主要特点包括：

1. 客观性：基于遥感数据的客观测量和分析，减少人为主观因素的影响。

2. 宏观性：能够从较大的空间尺度上对农作物进行分类，涵盖广阔的区域。

3. 动态性：可以及时获取不同时期农作物的信息，反映其生长和变化过程。

常用的遥感农作物分类方法有：

1. 基于光谱特征的分类

不同农作物在可见光、近红外等波段的反射和吸收特性有所不同，通过分析这些光谱特征来区分农作物。

例如，水稻在特定波段的反射率与小麦存在明显差异。

2. 基于时间序列数据的分类

监测农作物在整个生长周期内的光谱变化规律。

比如，某些农作物在特定生长阶段的光谱特征具有独特性。

3. 结合纹理和形状特征的分类

利用遥感图像中农作物的纹理（如粗糙度、均匀度）和形状（如田块形状、种植模式）等信息辅助分类。

4. 机器学习和深度学习方法

应用支持向量机、随机森林等机器学习算法，或者卷积神经网络等深度学习模型进行分类。

举例来说：

在一个农业区域，通过遥感影像的光谱分析，能够清晰地区分玉米和大豆的种植区域。因为玉米在生长旺盛期的近红外反射率较高，而大豆相对较低。

再比如，利用多时相的遥感数据对冬小麦和春小麦进行分类。冬小麦的生长周期较长，其在春季和夏季的光谱变化与春小麦有所不同，从而实现准确分类。

遥感农作物分类对于农业资源调查、农作物产量估算、农田管理规划以及农业政策制定等方面都具有重要意义，能够为农业的可持续发展提供科学依据和技术支持。