Multitemporal ERS-1 SAR Data for Crop Classification: A Sequential-Masking Approach

RÉSUMÉ

La technique de masquage séquentiel basée sur des procédures de photo-interprétation permet de différencier les caractéristiques des images en utilisant une série d'images multidates. Dans cette étude, un jeu de neuf images radar ERS-1 est analysé au moyen de cette technique pour déterminer les dates les plus hâtives à partir desquelles il est possible d'identifier les différents types de culture dans une région agricole du sud de l'Ontario, Canada. Les profils temporels de rétrodiffusion radar des cultures ont été générés à partir d'images radar étalonnées. À partir de ces profils temporels de rétrodiffusion, on a réalisé des classifications par champ individuel en appliquant la technique de masquage séquentiel aux données radar multidates acquises en début de saison et en mi-saison. Les résultats démontrent qu'à l'aide de seulement trois images acquises le 31 mai, le 16 juin et le 5 juillet, il est possible de différencier le blé d'hiver, luzerne/foin, orge/avoine, le soja et le maïs avec une précision globale de validation de 88,5% et un coefficient Kappa de 0,85.

SUMMARY

Based on photo-interpretation procedures, the technique of sequential masking can be used to differentiate image features using a series of multitemporal images. In this study, a set of nine ERS-1 SAR images is analyzed using this technique to determine the earliest dates for identifying different crop types in an agricultural area of southern Ontario, Canada. SAR temporal backscatter profiles of crops were generated from calibrated radar imagery. Based on these temporal backscatter profiles, per-field classifications using the sequential-masking technique were performed on the early- and mid-season multitemporal SAR data. It was found that using only three images, acquired on May 31, June 16 and July 5, it is possible to differentiate winter wheat, alfalfa/hay, barley/oats, soybeans and corn with an overall validation accuracy of 88.5% and a Kappa coefficient of 0.85.

Additional information

Notes on contributors

Y. Ban

•

Yifang Ban is with the Department of Physical Geography, Stockholm University, S-106 91 Stockholm, Sweden, Phone: [phone], Fax: [phone], Email: [email protected]

P.J. Howarth

•

Philip Howarth is with the Department of Geography, University of Waterloo, Waterloo, Ontario N2L 3G1. Tel: [phone], ext. 3404, Fax: [phone], E-mail: [email protected]