Multiyear crop monitoring using polarimetric RADARSAT-2 data.

Liu, Chen, Shang, J., Vachon, P.W., et McNairn, H. (2013). « Multiyear crop monitoring using polarimetric RADARSAT-2 data. », IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 51(4), p. 2227-2240. doi : 10.1109/TGRS.2012.2208649  Accès au texte intégral (en anglais seulement)

Résumé

Nous avons étudié la faisabilité de surveiller la croissance de cultures par l’analyse des tendances de trois mécanismes élémentaires de diffusion radar en utilisant trois années consécutives (2008–2010) de données du mode polarisation en quadrature fin de RADARSAT-2. Nous avons analysé les données de radar à synthèse d’ouverture polarimétrique au moyen de la décomposition de Pauli. Nous avons appliqué une analyse multitemporelle aux images couleur RVB produites à partir des données de diffusion surfacique, de diffusion à double réflexion et de diffusion volumique et nous avons analysé l’intensité de ces mécanismes de diffusion. Le site d’essai se trouvait dans l’est de l’Ontario (Canada) dans une zone où l’on cultive surtout du maïs, du blé de printemps et du soja. Chaque culture présente une structure physique particulière qui donne des réponses différentes pour ces trois mécanismes de diffusion. Ces mécanismes de diffusion présentent d’importants changements à mesure que les cultures passent d’un stade phénologique au suivant. En surveillant ces changements au fil de la saison de croissance, on peut observer la croissance des cultures, depuis la levée des semis jusqu’à la récolte. Au moment de la récolte, les intensités de rétrodiffusion changent considérablement, et ces changements aident à identifier les cultures. En général, l’évolution de l’intensité des mécanismes de diffusion correspond à celle de l’indice de surface foliaire mesuré et au développement phénologique des plantes observé. Les changements selon le stade de croissance sont propres à chaque type de culture. Ainsi, il faut savoir quelle culture est pratiquée dans un champ donné pour en surveiller les changements phénologiques et les activités de récolte. Pour respecter cette exigence, nous avons effectué une classification de vraisemblance maximale des données de RADARSAT-2 afin de produire une carte des cultures : la précision globale de la classification s’est chiffrée à 85 %.

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