Applying a particle filtering technique for canola crop growth stage estimation in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Accurate crop growth stage estimation is important in precision agriculture as it facilitates improved crop management, pest and disease mitigation and resource planning. Earth observation imagery, specifically Synthetic Aperture Radar (SAR) data, can provide field level growth estimates while covering regional scales. In this paper, RADARSAT-2 quad polarization and TerraSAR-X dual polarization SAR data and ground truth growth stage data are used to model the influence of canola growth stages on SAR imagery extracted parameters. The details of the growth stage modeling work are provided, including a) the development of a new crop growth stage indicator that is continuous and suitable as the state variable in the dynamic estimation procedure; b) a selection procedure for SAR polarimetric parameters that is sensitive to both linear and nonlinear dependency between variables; and c) procedures for compensation of SAR polarimetric parameters for different beam modes. The data was collected over three crop growth seasons in Manitoba, Canada, and the growth model provides the foundation of a novel dynamic filtering framework for real-time estimation of canola growth stages using the multi-sensor and multi-mode SAR data. A description of the dynamic filtering framework that uses particle filter as the estimator is also provided in this paper.
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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 ».