リモートセンシングとGISのジャーナル

概要

コマンドエリアにおける複数の作物タイプの分類のためのテンポラルセンチネル1SARデータの適用

ソバーン・ミシュラ、アニー・マリア・アイザック、シャマ・S・ラオ、ロナルド・シン、PV・ラジュ、V・V・ラオ

カルフィ期の耕作面積の評価は、雲、雲の影、煙霧の存在により困難な作業です。そのため、雲を透過する能力があるマイクロ波データセットは良い代替手段となります。しかし、マイクロ波データセットから作物関連情報を取得することは、衛星画像取得中の作物の音韻段階、スペックルの存在、偏光、および使用される分類器などのさまざまな要因の影響を受けるため困難な作業です。この研究では、Sentinel 1 合成開口レーダー (SAR) データから得られた時系列、後方散乱値の体系的な分析により、適切なフィルター偏光と分類器が特定されています。研究によると、選択された研究領域と期間について、強度駆動型適応フィルター (IDAN) フィルターによるスペックル除去を受けた Sentinel 1-SAR 画像は、他のフィルターと比較して分類において優れた性能を発揮することが証明されました。ランダムフォレスト分類器を使用して分類されたスペックルが除去された VH 偏光画像の時系列は、水田、非水田、休耕地の分類において 45 パーセントの精度を示しました。