Rice identification at the early stage of the rice growth season with single fine quad Radarsat-2 data
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the study was to determine whether rice identification and acreage estimation accuracy at the early stage of the rice growth season using single fine quad Radarsat-2 images could meet the demand of rice monitoring. The Leizhou site (20°52’N, 110°05’E) is located in Guangdong Province in southern China and is dominated by rice paddies. There was a lack of optical data acquisitions during certain years. There are two rice growth seasons per year. Multitemporal Radarsat-2 products were acquired in the early rice growth season of 2014. First, multi-temporal backscattering coefficients and polarimetric parameters based on H/A/Alpha and Yamaguchi polarimetric decomposition theories were extracted and analyzed to distinguish between rice paddies and other typical land cover types, which could help select the optimal rice growth stage and image characteristics for early season classification. Second, an object-oriented technique was applied to time series backscattering coefficient images (HH, HV, VH, VV), H/A/Alpha images (Entropy, Anistropy and Alpha) and Yamaguchi images (volume, double-bounce, surface and helix). Based on the segmentation images, the supervised Bayes, KNN, SVM and Decision tree classifier were used to identify rice. The results indicated that in flat area, 1) Backscatter images and Yamaguchi images were better than H/A/Alpha images in the rice identification application, and 2) At the early rice growth season, the 0430-Yamaguchi image combined with the objectoriented decision tree algorithm were capable of delivering highly accurate maps of rice (0.9236), while the 0524- backscatter image combined with the object-oriented decision tree algorithm could acquire the highest classification accuracy (0.9278) at the end of the rice growth season. Jointing stage is considered to be appropriate for rice identification at the early season. The study demonstrated that it was possible to identify rice at the early season with single quad C-SAR imagery.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».