Monitoring Wheat and Rapeseed by Using Synchronous Optical and Radar Satellite Data—From Temporal Signatures to Crop Parameters Estimation
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the sensitivity of multi-temporal SAR data acquired at different frequencies (X-, C-and L-bands), polarizations (HH, VV, VH and HV) and incidence angles (from 24° to 53°) during the growing season of two winter crops (rapeseed and wheat). This study was part of a multi-sensor crop-monitoring experiment that was performed from February to November 2010 (MCM’10). During the experiment, dense series of satellite data were acquired in microwave, optical and thermal domains (more than 150 images were provided by TerraSAR-X, Radarsat-2 Alos, Formosat-2, Spot-4/5 and Landsat-5/7) were synchronous with ground measurements over an agricultural area located in southwestern France, near Toulouse. An angular normalization of radar signals is first performed for each crop type at X-and C-bands by using a dense temporal satellite series and the complementarity provided by microwave and optical data. The results show that the angular sensitivity of radar backscatter decreases with the increase of the vegetation index (from 0.4 dB.°ˉ1 over bare soils to 0.05 dB.°ˉ1 for fully vegetated fields). Lower angular sensitivity is observed at X-band (compared to C-band), and for the cross-polarized signal. Analyses of the temporal signatures of the radar backscatter show a well-marked signal dynamic at X-, C-and L-bands, depending on the crops and theirs associated phenological stages. During the stems elongation of wheat while the NDVI increases of 0.2, a dynamic of 10 dB is observed at X-band and at C-band with VV polarization. Interesting behaviors are also observed during the crop senescence with an increase of several dB (depending on the sensor configuration), while the NDVI decreases of 0.5. Over rapeseed, cross-polarized backscatters offer promising dynamic of 6 dB during the seed development, while the NDVI saturates at maximum values. The use of radar signals, in complement of optical, for crop parameters monitoring is achieved in terms of leaf area index and crop height estimations. Over rapeseed, best correlations between crop parameters and radar signals are obtained at C-band, by combining co-and cross-polarized backscatters (R2 > 0.61). Over wheat, best results are achieved by using X-band data (R2 > 0.64).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».