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针对极化合成孔径雷达(SAR)地物分类难以大批量标定准确率的问题,提出了一种利用光学遥感图像标定极化SAR分类准确率的方法。首先,采用快速区域卷积神经网络(Fast-RCNN)方法对光学遥感图像进行地物分类;然后,应用基于感兴趣区域的分布式目标异源图像匹配方法,建立光学遥感图像与SAR图像的对应关系;最后,以光学遥感图像的分类结果估计极化SAR分类的准确性。实验结果表明:光学遥感图像的分类结果可以较好地估计极化SAR分类准确性,该方法具有重要的工程应用价值和现实意义。