| Titre | Fully polarimetric synthetic aperture radar (SAR) processing for crop type identification |
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| Auteur | Hong, G; Wang, S ;
Li, J; Huang, J |
| Source | Photogrammetric Engineering and Remote Sensing vol. 81, no. 2, 2015 p. 109-117, https://doi.org/10.14358/pers.81.2.109  Accès ouvert |
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| Année | 2015 |
| Séries alt. | Secteur des sciences de la Terre, Contribution externe 20140171 |
| Éditeur | American Society for Photogrammetry and Remote Sensing |
| Document | publication en série |
| Lang. | anglais |
| DOI | https://doi.org/10.14358/pers.81.2.109 |
| Media | papier; en ligne; numérique |
| Formats | pdf |
| Sujets | télédétection; imagerie radar; géophysique |
| Programme | Géoscience des eaux souterraines , Aquifer Assessment & support to
mapping |
| Diffusé | 2015 02 01 |
| Résumé | (disponible en anglais seulement)
The target or polarimetric decomposition is widely used to process a multi-polarization SAR imagery to establish a correspondence between physical
characteristics of interested objects and observed scattering mechanisms. Polarimetric decomposition parameters are used as the basis for developing new classification methods for analyzing polarimetric SAR data. This study proposes to combine two
polarimetric decomposition parameters (entropy (H) and angle (a)) derived from Cloude and Pottier decomposition method and total scattered power (Span) in crop type identification. Support vector machine (SVM) classification algorithm is selected as
a classifier to resolve limitations of classifications based on polarimetric decomposition parameters. The advantages of the proposed method are determined by comparing with other commonly used methods based on polarimetric features and the results
produced from the coherency matrix, i.e., without target decomposition. Results show that the proposed method is about 10% better than other methods based on polarimetric features without Span, and it outperforms the result from the coherency matrix
with about 4% improvement in the overall accuracy. |
| Sommaire | (Résumé en langage clair et simple, non publié)
Pour cartographier le cycle de l'eau de surface et de la recharge de l'eau souterraine, on doit posséder des informations sur la végétation à la
surface de l'aquifère. Cet article présente une nouvelle méthode de cartographie des cultures à partir des données du satellite Radarsat 2. Elle combine deux méthodes d'observation par radar à synthèse d'ouverture (RSO) polarimétrique et vise à
améliorer l'identification des types de culture. Nous démontrons les avantages de la méthode proposée et les améliorations substantielles des résultats de l'identification des types de culture en la comparant avec les autres méthodes couramment
utilisées basées sur les caractéristiques polarimétriques. Ces résultats amélioreront la cartographie des cycles de l'eau et l'évaluation des ressources hydriques, à l'aide du système de modélisation EALCO du CCT. |
| GEOSCAN ID | 295123 |
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