【摘要】[目的]油菜的精确识别对我国油菜估产和食用油供应至关重要。在多云多雨、地块破碎的南方山区，遥感影像数据源的选择直接影响油菜种植信息提取的精确度。为了进行业务化油菜精确测量，需要明确当前各类遥感数据在油菜识别中的适用性，探究各类遥感特征在油菜识别过程的精度贡献，以总结不同场景下南方山区油菜提取的影像选择策略。[方法]利用GF-2 PMS、GF-6 PMS、Sentinel-2光学影像数据和Sentinel-1雷达数据，结合支持向量机分类算法对云南省罗平县研究区内的山区油菜进行识别提取和精度分析。在油菜的关键时间窗口(油菜开花期)和非关键时间窗口分别设计方案从空间分辨率特征、时间特征和时序雷达特征探究油菜的识别精度贡献，分析影响精度的原因。[结果]油菜破碎区对空间分辨率的降低更加敏感，在分辨率优于16m的情况下才能有效识别油菜。从时间特征来看，单时相关键时间窗口光学影像（制图精度99.69%，用户精度96.24）>时间序列光学影像（制图精度：98.59，用户精度：93.61）>单时相非关键时间窗口光学影像（制图精度：91.90，用户精度：87.99）。在雷达特征上，时间序列VV+VH极化特征雷达影像优于任一单极化、单时相雷达特征影像，能够在云雨天气替代光学影像达到理想的分类效果（制图精度：95.60，用户精度：92.04）。[结论]研究结果能够针对复杂的影像数据获取情况提供合适的使用策略，可为南方山区业务化油菜测量和影像方案选择提供一定的参考。