作物分类遥感监测是借助遥感技术对不同类型的作物进行区分和归类的监测方式。

其具有以下显著特点：

1. 宏观性：能够从较大的空间尺度上对区域内的作物进行全面监测和分类，不受地域范围的限制。

2. 及时性：可以快速获取最新的作物分布信息，反映作物种植结构的实时变化。

3. 多源性：结合多种遥感数据源，如卫星影像、航空影像、无人机影像等，提高监测的精度和可靠性。

常用的作物分类遥感监测方法包括：

1. 基于光谱特征的分类

不同作物的叶片、茎秆等在不同波段的光谱反射和吸收特性存在差异。例如，植被在可见光和近红外波段的反射率不同，通过分析这些光谱差异可以区分不同作物。

2. 基于纹理特征的分类

作物在遥感影像上呈现出的纹理特征有所不同，如粗糙度、均匀度等。比如，密集种植的小麦田和较为稀疏的玉米田纹理就有区别。

3. 基于时间序列的分类

由于作物在不同生长阶段的光谱特征会发生变化，通过对同一区域不同时间的遥感影像进行分析，可以更准确地对作物进行分类。

4. 基于机器学习和深度学习的分类

运用支持向量机、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，对大量的遥感数据进行训练和分类。

举例来说：

在一个农业多样化的地区，通过对卫星遥感影像的光谱特征分析，成功区分出了水稻田、蔬菜地和果园。

又比如，利用无人机获取的高分辨率影像，基于纹理特征，准确识别出了分散种植的豆类作物和薯类作物。

作物分类遥感监测对于农业生产规划、土地资源管理、农产品市场调控以及生态环境保护等方面都具有重要的作用，能够为相关决策提供科学准确的数据支持。