Hierarchical clustering of Sentinel-1 SAR data for soil moisture estimation at the field scale
Notice bibliographique
Résumé
Superficial soil moisture is a key hydrological variable playing a main role in the fluxes of water and heat between land and atmosphere. Its spatial and temporal variations are indeed crucial for applications such as environmental modelling and agricultural management. Soil moisture direct measurements lack spatial representativeness, while soil moisture spatialized information could be derived from satellite data acquired by active microwave sensors. In recent years, missions such as ESA’s (European Space Agency) Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) mission has provided open data at high resolution (up to 20 m) and temporal frequency (6 days at the equator latitudes before December 2021).In the proposed work, high resolution data of Sentinel-1 are analyzed on an agricultural area at a resolution of 20 m over a 4 year period. In particular, it is proposed a hierarchical approach for detecting time and space domains where coherently apply a Change Detection method for retrieving soil moisture from the co-polarized band of Sentinel-1 data. The study is conducted at the field scale. Given the agricultural land use of the study area, the total SAR backscattered signal is modelled as the sum of vegetation and attenuated soil contributions.At first, a classification for masking out the sub-areas dominated by a volumetric response due to vegetation is performed. For doing this, the adaptive thresholding method proposed by Satalino et al., 2014 [1] is performed on proper SAR parameters, such as the VH band, the RVI (Radar Vegetation Index) adapted to Sentinel-1 data [2], and the cross-polarized Interferometric Coherence. The resulting classifications derived from the different parameters are then compared. When working on an agricultural area at the resolution of 20 m, the effects of the soil roughness changes on the backscattering coefficient could not be neglected. For considering them, since no soil roughness data are available on the study area, a time series analysis for detecting steep changes in the co-polarized band is performed. By doing this, it is expected to detect temporal clusters in which no soil roughness variations occur, and thus where a CD method can be applied. The results of the latter classification may be compared with an optical roughness index.REFERENCES[1] G. Satalino, A. Balenzano, F. Mattia and M. W. J. Davidson, "C-Band SAR Data for Mapping Crops Dominated by Surface or Volume Scattering," in IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 11, no. 2, pp. 384-388, Feb. 2014, doi: 10.1109/LGRS.2013.2263034.[2] M. Trudel, F. Charbonneau, R. Leconte, “Using RADARSAT-2 polarimetric and ENVISAT-ASAR dual-polarization data for estimating soil moisture over agricultural fields”. Canadian Journal of Remote Sensing 2012, 38, 514–527.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».