Crop Monitoring and Classification Using Polarimetric RADARSAT-2 Time-Series Data Across Growing Season: A Case Study in Southwestern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Multitemporal polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) has proven as a very effective technique in agricultural monitoring and crop classification. This study presents a comprehensive evaluation of crop monitoring and classification over an agricultural area in southwestern Ontario, Canada. The time-series RADARSAT-2 C-Band PolSAR images throughout the entire growing season were exploited. A set of 27 representative polarimetric observables categorized into ten groups was selected and analyzed in this research. First, responses and temporal evolutions of each of the polarimetric observables over different crop types were quantitatively analyzed. The results reveal that the backscattering coefficients in cross-pol and Pauli second channel, the backscattering ratio between HV and VV channels (HV/VV), the polarimetric decomposition outputs, the correlation coefficient between HH and VV channelρ ρHHVV, and the radar vegetation index (RVI) show the highest sensitivity to crop growth. Then, the capability of PolSAR time-series data of the same beam mode was also explored for crop classification using the Random Forest (RF) algorithm. The results using single groups of polarimetric observables show that polarimetric decompositions, backscattering coefficients in Pauli and linear polarimetric channels, and correlation coefficients produced the best classification accuracies, with overall accuracies (OAs) higher than 87%. A forward selection procedure to pursue optimal classification accuracy was expanded to different perspectives, enabling an optimal combination of polarimetric observables and/or multitemporal SAR images. The results of optimal classifications show that a few polarimetric observables or a few images on certain critical dates may produce better accuracies than the whole dataset. The best result was achieved using an optimal combination of eight groups of polarimetric observables and six SAR images, with an OA of 94.04%. This suggests that an optimal combination considering both perspectives may be valuable for crop classification, which could serve as a guideline and is transferable for future research.
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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 ».