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Auteur Hari Shanker Srivastava |
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Wheat leaf area index retrieval using RISAT-1 hybrid polarized SAR data / Thota Sivasankar in Geocarto international, Vol 35 n° 8 ([01/06/2020])
[article]
Titre : Wheat leaf area index retrieval using RISAT-1 hybrid polarized SAR data Type de document : Article/Communication Auteurs : Thota Sivasankar, Auteur ; Dheeraj Kumar, Auteur ; Hari Shanker Srivastava, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 905 - 915 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] bande C
[Termes IGN] blé (céréale)
[Termes IGN] coefficient de corrélation
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Risat-1
[Termes IGN] indice foliaire
[Termes IGN] polarisation
[Termes IGN] régression non linéaire
[Termes IGN] rétrodiffusion
[Termes IGN] séparateur à vaste marge
[Termes IGN] surveillance de la végétationRésumé : (auteur) Leaf Area Index (LAI) is a key parameter to characterize the canopy–atmosphere interface, where most of the energy fluxes exchange. Space-borne satellite images have shown their relevance for various applications including LAI retrieval over large areas. Although optical data have been used for this purpose in previous studies, the constraints to acquire optical data during extreme weather conditions due to the presence of clouds, haze, smoke etc. hinders its use for uninterrupted monitoring. This study aims to analyze the relationships of C-band RISAT-1 hybrid polarized SAR data (σ˚RH and σ˚RV) with wheat LAI. The results have shown the correlation coefficient (|r|) of 0.57 and 0.73 for RH and RV backscatter, respectively, using non-linear regression approach. It is also observed that the accuracy of LAI retrieval has been significantly improved with |r| and RMSE of 0.81 and 0.54 (m2/m2), respectively, by considering both RH and RV backscatter as inputs for support vector machine-based model. Numéro de notice : A2020-341 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10106049.2019.1566404 Date de publication en ligne : 07/02/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1566404 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95219
in Geocarto international > Vol 35 n° 8 [01/06/2020] . - pp 905 - 915[article]