Integration of multispectral and C-band SAR data for crop classification
Notice bibliographique
Résumé
The paper debates the impact of sensor configuration diversity on the crop classification performance. More specifically, the analysis accounts for multi-temporal and polarimetric C-Band SAR information used individually and in synergy with Multispectral imagery. The dataset used for the investigation comprises several multi-angle Radarsat-2 (RS2) fullpol acquisitions and RapidEye (RE) images both at fine resolution collected over the Indian Head (Canada) agricultural site area and spanning the summer crop growth cycle from May to September. A quasi-Maximum Likelihood (ML) classification approach applied at per-field level has been adopted to integrate the different data sources. The analysis provided evidence on the overall accuracy enhancement with respect to the individual sensor performances, with 4%-8% increase over a single RE image, a 40%-10% increase over a single 1-pol/full-pol image and 15%-0% increase over multitemporal 1-pol/full-pol RS2 series respectively. A more detailed crop analysis revealed that in particular canola and the cereals benefit from the integration, whereas lentil and flax can experience similar or worse performance when compared to the RE-based classification. Comments and suggestions for further development are presented.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».