Multipolarized radar for delineating within-field variability in corn and wheat
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Abstract
AbstractIn agriculture, there is growing interest in determining field spatial variability for implementing differential management practices, which should generate economic and environmental benefits. To date, the majority of studies involving remote sensing and differential management have focused on optical sensor systems. Less attention has been paid to synthetic aperture radar (SAR), despite the advantages of "all-weather" acquisition enabling information to be collected under cloud cover. This study examined the information content of multipolarization (HH, HV, VV, RR, LL, RL), multitemporal, and multiangle radar for delineating within-field spatial variability. On three dates in 2001, airborne C-band SAR data (35° and 55° incident angles) were acquired over four experimental fields. A series of fuzzy K-means analyses showed that the ability to differentiate zones was dependent upon the crop, the date in the growing season, and the pedodiversity of the field. Consistent with the soil and plant biophysical data, two of the four fields showed no spatial variability in radar backscatter. In the high-pedodiversity cornfield (Zea mays L.), three zones of productivity were discriminated early in the growing season and two zones of productivity in mid-season. Late in the season as a result of saturation of the radar signal, no spatial variability was evident. In corn, the results were similar regardless of the radar polarization. In the wheat (Triticum aestivum L.) field, which was of lower pedodiversity, two zones were identified in early-, mid-, and late-season images. Differences were evident among polarizations, with VV and HV being most sensitive to within-field variation. The delineated zones in both fields were shown to relate to plant and soil parameters, suggesting that radar may be a valuable tool in delineating spatial variation in producer fields and delineating differential management units.La détermination de la variabilité spatiale des champs soulève de plus en plus d'intérêt en l'agriculture, pour mettre en application des pratiques de gestion agricole différentielles, pouvant produire des avantages économiques et écologiques. Jusqu'à maintenant, la majorité des études impliquant la télédétection et la gestion différentielle se sont concentrées sur les systèmes de télédétection optique. Le radar à antenne synthétique (SAR) a suscité moins d'attention en dépit de sa capacité d'acquisition en « tous temps » qui permet de recueillir l'information sous couverture nuageuse. Cette étude examine la teneur en information de la multi-polarisation (HH, HT, VV, RR, LL, RL) radar, de son acquisition multi-temporelle et multi-angulaire afin de délimiter la variabilité spatiale des champs. En 2001, des données du SAR en bande C (à 35° et 55° d'angles d'incidence) ont été acquises par avion sur quatre champs expérimentaux à trois dates différentes. Une série d'analyses de k-moyennes flou a montré que la capacité de différencier des zones variait selon les cultures, la date d'acquisition dans la saison de croissance et la pédodiversité du champ. En accord avec les données biophysiques du sol et des plantes, deux des quatre champs n'a montré aucune variabilité spatiale dans le signal rétrodiffusé de radar. Dans le champ de maïs à pédodiversité élevée (Zea mays L.), trois zones de productivité ont été distinguées tôt en saison de croissance et deux zones de productivité ont été identifiées en pleine saison. Plus tard en saison, aucune variabilité spatiale n'était ressortie en raison de la saturation du signal de radar. Dans le maïs, les résultats étaient semblables indépendamment de la polarisation du radar. Dans le champ de blé (Triticum aestivum L.), qui avait une pédodiversité moindre, deux zones ont été identifiées dans les images acquises en début, milieu et fin de saison. Les différences étaient évidentes parmi des polarisations avec VV et la polarisation HV, qui était la plus sensible aux variations à l'intérieur du champ. Les zones délimitées dans les deux champs se sont avérées être liées aux paramètres de la plante et du sol suggérant que le radar pourrait être un outil valable de délimitation de la variation spatiale des champs agricoles et de des unités différentielles de gestion.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".