An Adaptive Two-Component Model-Based Decomposition on Soil Moisture Estimation for C-Band RADARSAT-2 Imagery Over Wheat Fields at Early Growing Stages.

Huang, X.Q., Wang, J.-G, et Shang, J. (2016). « An Adaptive Two-Component Model-Based Decomposition on Soil Moisture Estimation for C-Band RADARSAT-2 Imagery Over Wheat Fields at Early Growing Stages. », IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 13(3), p. 1-5. doi : 10.1109/LGRS.2016.2517082  Accès au texte intégral (en anglais seulement)

Résumé

Cette lettre présente nos travaux visant à améliorer les méthodes existantes, basées sur des modèles d’estimation de l’humidité du sol, à partir des données de RADARSAT 2 dans la bande C. Nous avons mis au point une décomposition adaptative à deux composantes qui tient compte des diffusions à la surface et dans le volume produites respectivement par le sol et le couvert des cultures. La diffusion à la surface est simulée par un modèle de diffraction de Bragg des rayons X, avec un angle d’orientation formée par la pente azimutale et une fonction de distribution normale avec une moyenne de zéro. En contrepartie, le modèle de diffusion dans le volume est construit à partir de fonctions de distribution de probabilité sinus et cosinus à la puissance n. Nous avons démontré la technique proposée à l’aide de cinq ensembles de données polarimétriques complètes obtenues par RADARSAT 2 en 2013 et 2015, au dessus de deux zones d’étude. Nous avons démontré que l’humidité volumétrique du sol dérivée de la méthode était plus conforme aux conditions vérifiables du sol que celle estimée par d’autres méthodes de décomposition basées sur des modèles.

Date de modification :