Crop Classification and Representative Crop Rotation Identifying Using Statistical Features of Time-Series Sentinel-1 GRD Data
Notice bibliographique
Résumé
Compared with a monoculture planting mode, the practice of crop rotations improves fertilizer efficiency and increases crop yield. Large-scale crop rotation monitoring relies on the results of crop classification using remote sensing technology. However, the limited crop classification accuracy cannot satisfy the accurate identification of crop rotation patterns. In this paper, a crop classification and rotation mapping scheme combining the random forest (RF) algorithm and new statistical features extracted from time-series ground range direction (GRD) Sentinel-1 images. First, the synthetic aperture radar (SAR) time-series stacks are established, including VH, VV, and VH/VV channels. Then, new statistical features named the objected generalized gamma distribution (OGΓD) features are introduced to compare with other object-based features for each polarization. The results showed that the OGΓD σVH achieved 96.66% of the overall accuracy (OA) and 95.34% of the Kappa, improving around 4% and 6% compared with the object-based backscatter in VH polarization, respectively. Finally, annual crop-type maps for five consecutive years (2017–2021) are generated using the OGΓD σVH and the RF. By analyzing the five-year crop sequences, the soybean-corn (corn-soybean) is the most representative rotation in the study region, and the soybean-corn-soybean-corn-soybean (together with corn-soybean-corn-soybean-corn) has the highest count with 100 occurrences (25.20% of the total area). This study offers new insights into crop rotation monitoring, giving the basic data for government food planning decision-making.
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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 ».