Integrating SAR and optical imagery for regional mapping of paddy rice attributes in the Poyang Lake Watershed, China

Abstract

The development of agricultural monitoring tools is a focus of the Group on Earth Observations for the Global Earth Observation System of Systems (GEOSS). This requires combining synthetic aperture radar (SAR) and optical satellite sensors to provide more meaningful information in an operational context. The goal of this research was to characterize paddy rice agro-ecological attributes in an operational context. A decision tree framework combined multitemporal and multiscale PALSAR, MODIS, and Landsat observations to map rice extent, hydroperiod, crop calendar, and cropping intensity. The study was carried out in the Poyang Lake Watershed, Jiangxi Province, China. A multiseason field campaign was carried out to calibrate algorithms and validate the rice maps. The field data corresponded relatively well with the remote sensing metrics and validation found that the derived rice paddy maps possessed a high overall accuracy of 89%. The rice maps indicate that the watershed has 25% rice agriculture with 85% of all paddies undergoing a double-crop management pattern. Remotely sensed metrics showed that inundation periods for early rice were typically twice as long as inundation periods between crops, which corresponded to site level measurements at double crop locations. Using hydroperiod and crop intensity information a crop calendar indicated that the day of year (DOY) planting and harvesting activities was typically around DOY 77 and 329, respectively. The automated approach combining SAR and optical platforms with continental-scale acquisition strategies might allow for large-area, operational agricultural rice mapping. This can contribute to a GEOSS framework for improved agricultural monitoring.

Le développement d'outils pour le suivi de l'agriculture constitue l'un des objectif du Groupe sur les observations de la Terre du Système mondial des systèmes d'observation de la Terre (GEOSS). À cette fin, une combinaison de capteurs satellitaires radar á synthése d'ouverture (RSO) et optiques est nécessaire pour fournir plus d'information substantielle dans un contexte opérationnel. Le but de cette recherche était de caractériser les attributs agro-écologiques du riz dans un contexte opérationnel. On a combiné dans un contexte d'arbre de décision des données d'observations multitemporelles et multi-échelles de PALSAR, MODIS et de Landsat pour cartographier les superficies de riz, l'hydropériode, le calendrier des cultures ainsi que l'intensité des cultures. L’étude a été réalisée dans le bassin du lac Poyang, dans la province de Jiangxi, en Chine. Une campagne de terrain échelonnée sur plusieurs saisons a été réalisée pour étalonner les algorithmes et valider les cartes de culture du riz. Les données de terrain correspondent relativement bien avec les mesures de télédétection et la validation a permis de trouver que les cartes des rizières affichaient une précision globale élevée de 89%. Les cartes de culture du riz indiquent que 25% du bassin versant est consacré à la riziculture et que 85% de toutes les rizières sont exploitées dans un contexte de gestion à double culture. Les mesures de télédétection ont montré que les périodes d'inondation pour le riz précoce étaient généralement deux fois plus longues que les périodes d'inondation entre les cultures, correspondant ainsi aux mesures effectuées au sol sur les sites à double culture. À l'aide des informations sur les hydropériodes et l'intensité des cultures, un calendrier des récoltes montre que le jour de l'année où ont lieu les activités de semence et de récolte se situait généralement environ entre les jours 77 et 329 de l'année. L'approche automatisée combinant les plateformes RSO et optiques avec des stratégies d'acquisition à l’échelle continentale pourrait permettre la cartographie à grande échelle et opérationnelle de la culture du riz. L'approche pourrait constituer un apport au programme GEOSS pour l'amélioration du suivi de l'agriculture.

[Traduit par la Rédaction]

Acknowledgements

We would like to thank the GEO community for holding the SAR agriculture workshop in Kananaskis, Alberta, Canada, 2–4 November 2009. This work was undertaken within the framework of the JAXA Kyoto & Carbon Initiative. ALOS PALSAR data were provided by JAXA EORC. Additional support was provided by the NASA LCLUC (#NNX08AL16G) and the National Institute of Health (NIH) Fogarty International Center (R01-TW007869), and the China Ministry of Science and Technology (CMOST) Special Program for Prevention and Control of Infectious Diseases (No. 2008ZX10004-012).