Comparing Performances of Crop Height Inversion Schemes From Multifrequency Pol-InSAR Data
Notice bibliographique
Résumé
Polarimetric synthetic aperture radar (SAR) interferometry has shown great potential to estimate the height of crops and forests by inverting simple scattering models of the canopy and the underlying soil. The random-volume-over-ground (RVoG) model assumes that the scatterers within the canopy (e.g., stalks and leaves) are not aligned along a preferred direction. If these scatterers are characterized by a correlation of orientations, then the scene is better described by the oriented-volume-over-ground (OVoG) model. This paper investigates the plausibility of the “random volume” and “oriented volume” assumptions, as well as the robustness of single- and dual-baseline inversion schemes in relation to agricultural crop height estimation. To this end, we implemented different single- and dual-baseline techniques for the inversion of the RVoG and OVoG models, and we evaluated their height retrieval performances with the help of simulated observations and experimental F-SAR measurements in L-, C-, and X-Bands. The inversion results revealed a positive relationship between the bias of the estimated height and the differential extinction when the RVoG inversion scheme is applied. By contrast, no such dependence was observed for the OVoG inversion, whose height estimates are on average consistent with the actual values (i.e., median bias below 10% in magnitude). Despite the observed superiority of dual-baseline approaches, the study also pointed out the feasibility of crop height estimation using single-baseline RVoG inversion schemes, provided the appropriate a priori constraints (e.g., on the extinction coefficient) and crop-specific configuration parameters (e.g., C-Band for maize, and C- and X-Bands for wheat).
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».