Assessment of multi-temporal RADARSAT-2 polarimetric SAR data for crop classification in an urban/rural fringe area
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigated the potential of multi-temporal polarimetric RADARSAT-2 data for crop classification in an urban/rural fringe area. Using five scenes of RADARSAT-2 fine beam Quadpol data acquired during the 2012 growing season, five main crop types (wheat, soybeans, corn, field peas, and forage) in Southwestern Ontario, Canada have been identified. The potential of the RADARSAT-2 data for crop classification was assessed on four aspects: (1) the selection of classifier, (2) the effectiveness of polarimetric parameters, (3) the combination of multi-temporal data, and (4) post-classification processing methods. Pauli decomposition parameters proved to be effective in crop classification using Gaussian based Maximum Likelihood Classifier. With five dates of the images, the five crop types and other four non-crop types were classified at an overall accuracy of 91%. Satisfactory results with an overall accuracy of 87.8% were achieved by using only three dates of data given that the images covering the critical crop growth stages were included. Results demonstrate that polarimetric RADARSAT-2 data are suitable for accurate crop mapping in urban/rural fringe areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».