Evaluation of multiple SAR speckling filter techniques performance in irrigated rice areas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Monitoring irrigated rice crops is essential for efficient agricultural management, and Synthetic Aperture Radar (SAR) images are beneficial due to their capability to function in all weather conditions. However, speckle noise in SAR images complicates the classification of land cover. This study evaluates speckle filtering techniques to enhance the image quality of SAR for rice field monitoring. We extend previous work by comparing Bayesian filters in the spatial domain with advanced transform domain methods, including block matching 3D (BM3D) and Discrete Fourier Transform-extracted Edge (DFT Edge) techniques, across different rice growth stages. Twenty-two Sentinel-1B SAR images from the municipality of Turvo, Santa Catarina, Brazil were analyzed. Filters were assessed using metrics for speckle suppression and edge preservation. Our experiments reveal that BM3D with a sigma parameter of 10 (BM3Dsigma10 ) provided superior results, balancing effective speckle suppression and edge preservation. Specifically, BM3Dsigma10 was superior in preserving edge details compared to other techniques. However, as the σ value increased, a loss in resolution was observed, even for the DFT Edge method, which, while efficient in edge preservation, often resulted in reduced detail resolution. These findings highlight the importance of selecting appropriate filtering techniques for accurate agricultural monitoring using SAR data.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».