Crop Height Estimation Based on a Novel Semi-Empirical Model Considering Double-Bounce Scattering Using RADARSAT-2 PolSAR Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Obtaining precise and rapid crop height is essential to facilitate agricultural production services, field management, disaster monitoring, and yield assessment. With the capability to penetrate vegetation and record vertical structure information, Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) holds significant potential for application in vegetation height inversion. The Water Cloud Model (WCM) and its enhanced versions are extensively utilized for estimating crop heights from PolSAR data owing to their physical significance and simplicity. However, the method is not practical for stalk crops due to the neglect of double-bounce scattering considerations. Therefore, according to the growth characteristics of stalk crops, a three-component polarimetric coherent backscattering model considering crop target double-bounce scattering is established by simplifying the Random Volume over Ground (RVoG) coherent scattering model. The empirical coefficient is introduced to simplify the model into a semi-empirical for crop height inversion. The suitability of applying the RVoG-B three-component model for crop height inversion at the early stage in corn fields was assessed using Multi-temporal C-band PolSAR RADARSAT-2 data in three polarimetric channels. The results show that the HV channel exhibits superior potential in inverting the height of corn compared with the HH and the VV channels. The results of corn height inversion demonstrate that the RVoG-B three-component semi-empirical model performs effectively in estimating corn height, with its inversion accuracy having an RMSE ranging from 11.66cm to 24.51cm. This study demonstrates the potential application of the RVoG-B three-component semi-empirical model for inverting crop height at the early stage dominated by double-bounce scattering.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».