1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....融合的对象不仅可以是光谱反射率后向散射系数，还可以为时间序列植被指数，获得幅具有新的空间特征的高分辨率合成影像。图像融合技术在农作物遥感识别中的应用研究较多，取得了较好的效果。如蒋楠等采用变换变换高通滤波和小波变换种融合方法对卫星多波段影像与卫星全色影像分别进行融合，得到了高空间分辨率多光谱影像，并选用最佳融合效果的小波变换法合成影像，进行江苏省金湖地区水稻识别，发现其估算精度比多光谱影像提高通过时空优化技术方法形成套综合性的面向业务化运行的多源数据集。是怎样更深层次地挖掘多源遥感信息，产出综合性的协同效应是需要解决的关键问题。无论是以提高空间分辨率为目标的多源遥感数据融合，还是以提高时间分辨率为目标的多源遥感数据融合，前人对农作物的时相特征和空间特征的融合开展了深入研究，为更全面的农作物遥感识别提供依据。然而，受信息挖掘方法和技术局限......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....在学术和中国知网中对年间国内外发表的论文进行检索，并统计不同传感器的使用频率及结合方式。研究表明，以提高空间分辨率为目标的多源数据融合和以提高时间分辨率为目标的多源数据融合技术是当前的两种主要方式，可以在定程度上实现时空尺度的扩展。前者的融合技术包括图像融合正态模糊分布神经网络模型成分替换半经验数据模型融合及多分辨率小波分解等，可以提升遥感数据的空间分解力和清晰度，较好弱化混合像元产生的影响，但农作物光谱信息有定程度的丢失或扭曲，农作物空间分布局部细节信息与纹理特征依然会缺失。后者的融合技术形式灵活多样，可分为同源数据联合扩展时序的时空优化技术和异源数据联合扩多源遥感数据各异的特点，通过时空优化技术方法形成套综合性的面向业务化运行的多源数据集。是怎样更深层次地挖掘多源遥感信息，产出综合性的协同效应是需要解决的关键问题。无论是以提高空间分辨率为目标的多源遥感数据融合......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....研究发现，单遥感数据难以同时兼顾高光谱高空间和高时间分辨率的特性，多源遥感数据融合和协同定程度上排除同，陈水森，柳钦火，陈良富，李静，刘强粮食作物播种面积遥感监测研究进展农业工程学报，农业方向刊物推荐农业机械学报月刊创刊于年，是由中国科协主管中国农业机械学会和中国农业机械化科学研究院主办的唯综合性学术期刊，农业工程类中文核心期刊，美国工程信息公司和美国化学文摘社收录期刊因此，多源遥感数据融合在农作物遥感识别中日益发挥重要作用，其在很大程度上弥补了单数据和分类方法的缺陷。近年来，国内外很多学者开展了基农作物遥感识别中的多源数据融合研究进展论文原稿.多。融合的对象不仅可以是光谱反射率后向散射系数，还可以为时间序列植被指数，获得幅具有新的空间特征的高分辨率合成影像。图像融合技术在农作物遥感识别中的应用研究较多，取得了较好的效果......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....尤其在多时相的低空间分辨率遥感数据与中等空间分辨率遥感数据的融合方面应用较融合和协同定程度上排除同物异谱，同谱异物现在的有效途径。然而，不同传感器数据协同涉及多源信息数据处理图像理解等多学科知识，是个理论性与实用性兼具的研究领域，面临着很多挑战。方面，具有不同的光谱分辨率空间分辨率时间分辨率极化方式与方向的多源遥感数据，其传感器太阳光照角度观测视角以及云的条件随时间而异，探测波段和光谱响应函数存在显著差异，因此，多源数据融合需要消除异源反射率间系统性误差及抑制农作物的双向反射率信息中噪声的数据处理过程，以复原农作物光谱及植被指数真实的动态响应。甚至未来新型传感器的设计与开发需要考虑与现有卫星资源产品的兼容性。另方面，多源遥感数据尺度转换技术和标准化技术研究需要加强，因为农作物遥感识别研究不能独立于时间尺度和空间尺度上发展，而需要结合合模式......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....用于描述农作物类型类内和类间的致性和差异性深层次信息挖掘不充分。此外，不同信息源挖掘的分类特征难以服从统的概率分布模型是多源数据融合模式共性问题。基于此，优化分类策略是使多源数据产生综合性协同效应的有效途径，可以采用多层次控制的多分类器融合法，也可以尝试改进和发。在归纳有什么多源数据基础上总体概况，见第章节，重点阐明近多年来基于多源遥感数据融合的农作物遥感识别用什么时空优化的方法即融合技术，见第章节和怎么用信息源整合和替代即融合模式，见第章节，讨论已有研究中存在的问题，并针对多源数据融合中以上个关键环节展望未来发展趋势。农作物遥感识别中的多源数据融合研究进展论文原稿。存在问题与展望近年来，服务于农作物遥感识别的多源遥感数据融合研究取得了长足进展，极大推动了农业遥感的发展。但是，现有的研究还存在些不足，成为将来重点的发展方向。是如何完善不同传感器之间的协同......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....目前，基于多源数据融合的全球尺度土地覆盖数据集的空间分辨率普遍偏低，且农用地空间分布识别能力有限，通常融合技术的复杂性和识别的精度性方面缺乏科学评价。需要强调的理特征依然会缺失。后者的融合技术形式灵活多样，可分为同源数据联合扩展时序的时空优化技术和异源数据联合扩展时序的时空优化技术，其可以有效排除短时间段内农作物生育期交叉，但易受不同遥感数据源间光谱反射率或植被指数转换模型及光谱波段设置差异的影响。在融合模式方面，根据数据类型分为光学数据的融合光学数据与微波数据的融合以及遥感与非遥感数据的融合，以实现卫星资源优势互补为宗旨，充分挖掘不同类型农作物在遥感数据上呈现的光谱时间和空间特征差异信息。图像融合方法，如基于色彩相关技术的变换法或基于统计方法的和小波变换等......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....取得了较好的效果。如蒋楠等采用变换变换高通滤波和小波变换种融合方法对卫星多波段影像与卫星全色影像分别进行融合，得到了高空间分辨率多光谱影像，并选用最佳融合效果的小波变换法合成影像，进行江苏省金湖地区水稻识别，发现其估算精度比多光谱影像提高物进行提取，有效解决利用中等分辨率数据进行农作物识别时的关键期数据缺失问题，其推广应用效果较好。农作物遥感识别中的多源数据融合研究进展论文原稿。多源遥感数据融合技术农作物遥感识别原理总体上分为两类是基于农作物的光谱特征和空间异质性特征是基于农作物的物候特征。基于农作物光谱和空间纹理特征的识别方法易受分辨率的限制，同物异谱和异物同谱现象普遍存在。单高分辨率数据的光谱信息不足，难以覆盖大区域范围单中分辨率数据源受传感器重访周期和云雨天气影响，数据获取频率低于理论周期而单低分辨率数据源混合像元现象严重......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....前人对农作物的时相特征和空间特征的融合开展了深入研究，为更全面的农作物遥感识别提供依据。然而，受信息挖掘方法和技术局限，多源遥感数据的不同探测波段刻画出的农作物波谱响应特性，用于描述农作物类型类内和类间的致性和差异性深层次信息挖掘不充分。此外，不同信息源挖掘的分类特征难以服从统的概率分布模型是多源数据融合模式共性问题。基于此，优化分类策略是使多源数据产生综合性协同效应的有效途径，可以采用多层次控制的多分类器融图像融合方法，如基于色彩相关技术的变换法或基于统计方法的和小波变换等，可以广泛应用于不同传感器不同空间分辨率以及不同时相的遥感数据，尤其在多时相的低空间分辨率遥感数据与中等空间分辨率遥感数据的融合方面应用较多。融合的对象不仅可以是光谱反射率后向散射系数，还可以为时间序列植被指数，获得幅具有新的空间特征的高分辨率合成影像......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....得到了高空间分辨率多光谱影像，并选用最佳融合效果的小波变换法合成影像，进行江苏省金湖地区水稻识别，发现其估算精度比多光谱影像提高了。以年河南省原阳县的玉米种植信息为识别目标，何馨利用小波变换的方法将时间序列与数据进行融合，获取分辨率的时间变化信息，构建主要秋季作物的标准时序生长曲线，以最小距离分类器进行分层分合法，也可以尝试改进和发展以自动定量为特点的分类模型，最大限度集中单遥感信息源的优势，提高识别方法的普适性与可操作性，将多源信息更加紧密协同，有效地提升农作物类型的分类精度。是在平衡识别准确性时效性和可操作性的基础上，多尺度长时间序列的农作物空间分布数据集是多源遥感数据融合技术应用的重要趋势。多源数据融合在定程度上增强了农作物在物候特征或数学特征上的差异信息，有助于排除短时间段内不同农作物类型生育期交叉的影响......”。