Multipolarized radar for delineating within-field variability in corn and wheat
Notice bibliographique
Résumé
In agriculture, there is growing interest in determining field spatial variability for implementing differential management practices, which should generate economic and environmental benefits. To date, the majority of studies involving remote sensing and differential management have focused on optical sensor systems. Less attention has been paid to synthetic aperture radar (SAR), despite the advantages of "all-weather" acquisition enabling information to be collected under cloud cover. This study examined the information content of multipolarization (HH, HV, VV, RR, LL, RL), multitemporal, and multiangle radar for delineating within-field spatial variability. On three dates in 2001, airborne C-band SAR data (35° and 55° incident angles) were acquired over four experimental fields. A series of fuzzy K-means analyses showed that the ability to differentiate zones was dependent upon the crop, the date in the growing season, and the pedodiversity of the field. Consistent with the soil and plant biophysical data, two of the four fields showed no spatial variability in radar backscatter. In the high-pedodiversity cornfield (Zea mays L.), three zones of productivity were discriminated early in the growing season and two zones of productivity in mid-season. Late in the season as a result of saturation of the radar signal, no spatial variability was evident. In corn, the results were similar regardless of the radar polarization. In the wheat (Triticum aestivum L.) field, which was of lower pedodiversity, two zones were identified in early-, mid-, and late-season images. Differences were evident among polarizations, with VV and HV being most sensitive to within-field variation. The delineated zones in both fields were shown to relate to plant and soil parameters, suggesting that radar may be a valuable tool in delineating spatial variation in producer fields and delineating differential management units.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».