Abstract
This study evaluates the utility of the Cloude–Pottier and Freeman–Durden scattering decompositions for providing agricultural land surface information during autumn months using C-band polarimetric RADARSAT-2 data. We applied these decompositions over 94 agricultural fields in Southern Ontario, Canada, to characterize scattering mechanisms from unharvested senesced crops and harvested fields with three generalized soil tillage practices. The decompositions were applied to RADARSAT-2 images over six dates during October and November 2010 at high (49°) and low (23°) incidence angles. Agreement was found between the decompositions for the identification of primary (volume and rough surface scatter) scattering mechanisms for the senesced unharvested crops and the harvested fields. Significant statistical separability was observed between the strengths of decomposition parameters when comparing (i) senesced unharvested crops to post-harvest conventional tillage fields and (ii) post-harvest no tillage fields to post-harvest conventional tillage fields. These results suggest that high accuracy classifications may be possible with these data; however, weak separability was observed when comparing fields with conservation tillage. The strongest separability was observed with Entropy and α-angle of the Cloude–Pottier decomposition and the rough surface scattering component of the Freeman–Durden decomposition, suggesting sensitivity of these parameters to surface roughness and crop residue. Results also demonstrated that superior separability was found with the data at the higher 49° incidence angle in contrast to data acquired at the lower 23° incidence angle imagery.
Dans cette étude, on évalue l'utilité des décompositions de la diffusion de Cloude–Pottier et de Freeman–Durden pour fournir une information sur la couverture des terres agricoles durant les mois d'automne à l'aide des données polarimétriques RADARSAT-2 en bande C. On applique ces décompositions sur 94 champs agricoles dans le sud de l'Ontario, au Canada, pour caractériser les mécanismes de diffusion des cultures à maturité non récoltées et des champs récoltées avec trois pratiques généralisées de labour des sols. Les décompositions sont appliquées aux images RADARSAT-2 à six dates différentes au cours d'octobre-novembre 2010 à des angles d'incidence élevés (49°) et faibles (23°). Une concordance a été observée entre les décompositions dans l'identification des mécanismes primaires de la diffusion (diffusion volumique et de surface rugueuse) pour les cultures à maturité non récoltées et les champs récoltés. On observe une séparabilité statistique significative entre les forces des paramètres de décomposition lorsque l'on compare: (i) les cultures à maturité non récoltées par rapport aux champs labourés de façon conventionnelle après la récolte et (ii) les champs non labourés après la récolte par rapport aux champs labourés de façon conventionnelle après la récolte. Ces résultats laissent supposer que les classifications de haute précision sont possibles avec ces données; cependant, on observe une séparabilité faible lorsque l'on compare les champs avec des pratiques de labour de conservation. La séparabilité la plus forte a été observée, d'une part, avec l'entropie et l'angle α de la décomposition de Cloude–Pottier et, d'autre part, avec la composante de diffusion des surfaces rugueuses de la décomposition de Freeman–Durden, indiquant la sensibilité de ces paramètres à la rugosité de surface et aux résidus de récolte. Les résultats ont également démontré qu'une séparabilité supérieure était observée avec les données à l'angle d'incidence plus élevé de 49° par opposition aux données acquises à l'angle d'incidence plus faible de 23°.
[Traduit par la Rédaction]
Acknowledgements
The authors are grateful to Amine Merzouki, Kathryn Powell, and Rebecca Scriver for assistance in SAR data preprocessing and to Marie Puddister for assistance with creation of figures for this manuscript. Research was funded by the Geomatics for Informed Decisions (GEOIDE) network (Project: SII-PIV-87), Ontario Research Fund, and the Canadian Space Agency (CSA) through the Government Relative Initiatives Program (GRIP).