The effect of dew on the use of RADARSAT-1 for crop monitoring: Choosing between ascending and descending orbits
Notice bibliographique
Résumé
Radar sensors, like RADARSAT-1, can be a valuable tool for monitoring agricultural crops. RADARSAT-1 imagery can be acquired regardless of cloud cover, and the satellite can be programmed to collect imagery in a wide range of beam modes and incidence angles. This flexibility significantly increases the revisit schedule, thereby ensuring that images can be acquired during key crop growth stages. Users also have the flexibility of choosing acquisitions during either ascending or descending orbits. However, the condition of agricultural targets can change diurnally, and consequently, care must be taken in choosing between RADARSAT-1's dawn and dusk orbits. In temperate regions, early morning dew is often present on the crop canopy at the time of the satellite overpass. Consequently, this study used fine mode dawn/dusk image pairs acquired over western Canada to examine the potential effect of dew on operational crop mapping. The data consistently demonstrated that backscatter increased when dew was present on the canopy. However, overall crop separability did not appear to be affected by the presence of dew. These results indicate that although choice of orbit is less important for crop classification, the probability of dew on the canopy must be carefully considered when users are extracting quantitative crop information from radar imagery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».