SAR Backscatter and InSAR Coherence for Monitoring Wetland Extent, Flood Pulse and Vegetation: A Study of the Amazon Lowland
Notice bibliographique
Résumé
Synthetic aperture radar (SAR) data have been identified as a potential source of information for monitoring surface water, including open water and flooded vegetation, in frequent time intervals, which is very significant for flood mapping applications. The SAR specular reflectance separates open water and land surface, and its canopy penetration capability allows enhanced backscatter from flooded vegetation. Further, under certain conditions, the SAR signal from flooded vegetation may remain coherent between two acquisitions, which can be exploited using the InSAR technique. With these SAR capabilities in mind, this study examines the use of multi-temporal RADARSAT-2 C band SAR intensity and coherence components to monitor wetland extent, inundation and vegetation of a tropical wetland, such as Amazon lowland. For this study, 22 multi-temporal RADARSAT-2 images (21 pairs) were used for InSAR processing and the pairs in the low water stage (November, December) showed high coherence over the wetland areas. The three-year intensity stack was used for assessing wetland boundary, inundation extent, flood pulse, hydroperiod, and wetland vegetation. In addition to the intensity, derived coherence was used for classifying wetland vegetation. Wetland vegetation types were successfully classified with 86% accuracy using the statistical parameters derived from the multi-temporal intensity and coherence data stacks. We have found that in addition to SAR intensity, coherence provided information about wetland vegetation. In the next year, the Canadian RADARSAT Constellation Mission (RCM), will provide more data with frequent revisits, enhancing the application of SAR intensity and coherence for monitoring these types of wetlands at large scales.
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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 ».