Cross and Col-Pol Phase Difference Related to Crop Structures in the Quad-Pol SAR Data and its Potential for Crop Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
The amplitude and phase of synthetic aperture radar (SAR) backscatter coefficients are sensitive to surface dielectric constant, canopy structure, and surface roughness. Particularly, quad-pol SAR observations which provide HH, VV, and HV/VV polarimetry information are more beneficial for crop monitoring compared with single and dual-pol data. Considering the difference of penetrability of horizontal and vertical signals over oriented canopy structure, we explores the potential of co-pol and cross-pol phase difference, like ∆ϕHH−VVand ∆ϕHH−HVand ∆ϕVV−VH, for crop phenology and structure monitoring. Besides, time-series variation of phase difference is supposed to be able to track crop growth. This paper introduces the form of the co-pol and cross-pol phase difference derived from Sinclare scattering matrix (S2×2) and the covariance matrix (C3×3). Subsequently, the mechanism of phase difference relating with the scattering phase center, the oriented crop structure, and the penetration depths of different polarization are provided. Time-series L-band quad-pol UAVSAR data which are collected from June 22 to July 17, 2012 in Winnipeg, Canada are used for the analysis of temporal and spacial phase difference characteristics over canola, soybean, and wheat fields. Results indicate significant potential of co-pol and cross-pol phase differences in crop structure and phenology monitoring. Especially, the evolution of time-series ∆ϕHH−VVis more consistent with taht of LAI measurements compared with the cross-pol phase difference.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».