将光学影像（如Sentinel-2）和SAR影像（如Sentinel-1）融合以进行农作物分类是一个常见的遥感应用。ENVI（Environment for Visualizing Images）是一款用于处理和分析遥感数据的软件，以下是一般步骤：

数据获取：

下载并获取Sentinel-2和Sentinel-1的数据。确保数据的时间和空间分辨率相匹配，以便融合。
数据预处理：

对光学影像进行大气校正，以减少大气影响。
对SAR影像进行辐射定标和地平校正，以确保准确的地理定位。
空间匹配：

确保两种影像在空间上对齐。你可能需要对其中一种影像进行重新投影，以匹配另一种影像的投影和分辨率。
数据融合：

ENVI提供了一些工具，如基于像元级融合的方法。你可以使用ENVI Fusion工具进行光学和SAR影像的融合。
尝试使用多光谱和SAR数据的融合方法，例如主成分分析（PCA）或Integrating PCA (iPCA)。
特征提取：

从融合的影像中提取用于农作物分类的特征。这可能涉及到纹理特征、植被指数等。
分类：

使用合适的分类算法，如支持向量机（SVM）、随机森林等，进行农作物分类。
使用提取的特征进行监督学习，训练分类模型。
评估和验证：

对分类结果进行验证，使用地面真实数据或者其他可靠的验证数据集，评估分类的准确性。
结果解释：

解释农作物分类结果，并进行进一步的分析。
请注意，这只是一个一般的流程，具体的步骤可能需要根据你的数据和研究问题进行调整。在ENVI中，你可以查看软件的文档或者在线资源，以获取更详细的关于工具和功能的信息。