Enhanced winter wheat LAI retrieval from Sentinel-2: asoil-informed radiative transfer based approach
Notice bibliographique
Résumé
Leaf Area Index (LAI) is a key trait related to several agronomic issues such as soil cover, plant health, crop productivity, biomass and yield estimation. Availability of high-resolution LAI information at large scale is crucial for monitoring and managing agricultural landscapes effectively [1], as it can help monitor growth conditions and adapt practices. However, its satellite-based assessment is confounded by several factors such as soil background, vegetation type and noise. Today, the retrieval of LAI through the inversion of a radiative transfer model (RTM) is state-of-the-art. Still, research investigating the performance of crop-type specific models compared to across-biome models such as the ESA’s Sentinel Application Platform (SNAP) and in-situ data is rare. In this research we propose to improve the combined leaf and canopy PROSAIL [2] RTM crop-specific reflectance simulations by integrating soil spectra into this model. We specifically sample Sentinel-2 spectra from fields over which we perform LAI retrieval. A neural network is trained to invert the RTM. To scale this strategy to larger areas (i.e. country scale) we exploit Sentinel-2 observations of bare soil and use clustering methods to generate a condensed soil dataset representing varying background conditions across space.We use Switzerland to test the approach, with in-situ measurements of winter wheat from 2022 and 2023 available for validation. We focus on Sentinel-2 imagery for its high temporal and spatial resoltuions. Preliminary results show that a model trained on a data generated with a Switzerland-wide soil dataset and constrained for winter wheat (CH-LAI-WW model) outperformed predictions (nRMSE: 0.180) obtained from a classic setup without the soil inclusion (nRMSE: 0.201). Furthermore, prediction errors were improved compared to the across-biome SNAP LAI processor (nRMSE: 0.268). The proposed methodology demonstrates a way to improve the crop- and biome-specific prediction of key traits and consequently to improve the reliability for agricultural monitoring and management applications.[1] B. Brisco, R. Brown, T. Hirose, H. McNairn, and K. Staenz, “Precision agriculture and the roleof remote sensing: A review,” Canadian Journal of Remote Sensing, vol. 24:3, pp. 315–327, 1998[2] S. Jacquemoud, W. Verhoef, F. Baret, C. Bacour, P. J. Zarco-Tejada, G. P. Asner, C. François, and S. L. Ustin, “PROSPECT+SAIL models: A review of use for vegetation characterization,” Remote Sensing of Environment, vol. 113, pp. S56–S66, Sept. 2009.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».