Object-oriented crop mapping and monitoring using multi-temporal polarimetric RADARSAT-2 data.

Jiao, X., Kovacs, J.M., Shang, J., McNairn, H., Walters, D., Ma, B.-L., et Geng, X.Y. (2014). « Object-oriented crop mapping and monitoring using multi-temporal polarimetric RADARSAT-2 data. », ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 96, p. 38-46. doi : 10.1016/j.isprsjprs.2014.06.014  Accès au texte intégral (en anglais seulement)

Résumé

L’objectif de cet article consiste à évaluer l’exactitude d’une classification orientée objet des données de radar à synthèse d’ouverture polarimétrique (PolSAR) afin de cartographier et de surveiller les cultures à l’aide de 19 images RADARSAT-2 polarimétriques en mode faisceau fin (quad-pol fin) couvrant une zone agricole dans le nord-est de l’Ontario, au Canada. Les images polarimétriques et les données de terrain ont été acquises au cours des saisons de croissance de 2011 et 2012. La collecte de données de classification et de terrain portait sur les principaux types de cultures dans la région, notamment le blé, l’avoine, le soja, le canola et les plantes fourragères. Les paramètres polarimétriques ont été extraits par analyse des données PolSAR, en utilisant à la fois les décompositions de Cloude–Pottier et de Freeman–Durden. La classification orientée objet, avec une date unique pour les données PolSAR, permettait de classer les cinq types de cultures avec une exactitude de 95 % et un indice Kappa de 0,93, soit une amélioration de 6 % par rapport à la classification avec polarisation linéaire uniquement. Toutefois, le moment de l’acquisition est d’une importance capitale. La cartographie des cultures du canola et du soja à plus forte biomasse était la plus précise, tandis que la détermination des cultures d’avoine et de blé était plus variable. Les données multitemporelles utilisant les paramètres de la décomposition de Cloude–Pottier présentaient la plus grande exactitude de classification comparativement aux polarisations linéaires et aux paramètres de la décomposition de Freeman–Durden. De façon générale, les classifications orientées objet permettaient de cartographier plus exactement les types de cultures en réduisant le bruit inhérent dans les données SAR. En outre, en utilisant les cartes de classification des cultures, nous étions en mesure de faire un suivi du stade de croissance des cultures fondé sur une analyse des tendances de la réponse radar. Les données de terrain sur les cultures de canola permettaient de déterminer une forte relation entre le stade de croissance phénologique fondé sur l’échelle BBCH et la rétrodiffusion HV ainsi que l’entropie.

Date de modification :