The sensitivity of RADARSAT-2 quad-polarization SAR data to crop LAI
Notice bibliographique
Résumé
The object of this paper is to investigate the relationship between polarimetric SAR information and LAI. RADARSAT- 2 Fine Quad-pol SLC data with shallower and steeper incidence angles were programmed throughout the 2008 growing season. Optical data were acquired using a hyperspectral CASI airborne sensor as well as the SPOT-4 multi-spectral satellite. The optical data were used to generate LAI map for the entire study site. Backscatter coefficients, ratios of backscatter intensity, three polarimeric variables and three Cloude-pottier Decomposition parameters were extracted from the polarimetric data set. Temporal variations of the backscatter coefficient were analyzed. The results show an increase in backscatter with corn and soybean growth. The statistical analysis quantified the relationship between the radar parameters and LAI revealing a strong sensitivity for some radar configurations. For both corn and soybean, RADARSAT-2 cross-polarization (HV) backscatter at either shallow or steep incidence angles was well correlated with LAI. To avoid sensitivity to sensor calibration and changing target moisture conditions, ratios of backscatter intensity, polarimetric variables and Cloude-pottier Decomposition parameters were investigated. For corn, the ratio of HV/HH and HV/VV as well as pedestal height, total power, correlation coefficient, Entropy and alpha angle were highly correlation with LAI at steeper incidence angle. For soybean, the higher correlations were found with the ratio of HV/HH as well as pedestal height, total power, Entropy and alpha angle at shallow incidence angle. In general, the best results were observed for corn using the FQ6 acquisition. For soybean, the FQ20 data provided the most promising results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».