植被是湿地生态系统健康状况的"晴雨表",明晰湿地中植被的时空分布,是湿地修复与重建、保护与合理利用的前提和基础。以洪河国家级保护区为研究区,利用全极化C-band Radarsat-2和L-band PALSAR数据,根据极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)目标分解理论,提取了该保护区不同波长的极化分解参数和特征参量,整合为多源极化SAR数据集,利用多尺度迭代分割算法和Random Forest机器学习算法,构建了研究区中植被的遥感识别模型,实现了对研究区中植被的高精度分类,并对比分析了不同频率SAR数据集在植被识别精度上的差异。研究结果表明,利用整合PALSAR和Radarsat-2极化数据集,获取的植被遥感分类结果的总体分类精度为86.77%,比利用PALSAR极化数据集的分类结果精度提高了15%,但是其与利用Radarsat-2极化数据集的分类结果精度差异不显著;浅水草本沼泽的生产精度达到了90.91%,深水草本沼泽的用户精度为90.63%;C-band PALSAR数据比L-band PALSAR数据更适用于高精度识别洪河国家级自然保护区中的植被。