Extraction of Crop Information in Cloudy Areas based on Optical and Radar Remote Sensing Images

Xingxia ZHOU; Yingjie WANG; Pan YANG

doi:10.11873/j.issn.1004-0323.2024.2.0362

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Remote Sensing Technology and Application
Vol. 39, Issue 2, 362 (2024)

Extraction of Crop Information in Cloudy Areas based on Optical and Radar Remote Sensing Images

Xingxia ZHOU^*, Yingjie WANG, and Pan YANG

Author Affiliations

The Third Institute of Photogrammetry and Remote Sensing，Ministry of Natural Resources，Chengdu 610100，China

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DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2024.2.0362 Cite this Article

Xingxia ZHOU, Yingjie WANG, Pan YANG. Extraction of Crop Information in Cloudy Areas based on Optical and Radar Remote Sensing Images[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2024, 39(2): 362 Copy Citation Text

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Fig. 1. Location of the study area and distribution of crop sample sites

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Fig. 2. Technique flowchart

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Fig. 3. The evaluation chart of segmentation scales

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Fig. 4. Comparison of the multi-scale segmentation

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Fig. 5. Multi-temporal vegetation indices curves

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Fig. 6. Spectral characteristics curves of March 27， 2021

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Fig. 7. Time series diagram of backscattering coefficient of summer crops in study area

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Fig. 8. Classification result in study area

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月份	4月			5月			6月			7月			8月			9月			10月
大春	上	中	下	上	中	下	上	中	下	上	中	下	上	中	下	上	中	下	上	中	下
水稻		播种	出苗		移栽		出叶			孕穗		乳熟			成熟
玉米	播种	出苗			拔节				抽雄		吐丝	乳熟		成熟
大豆		播种	发芽期					开花期			结荚期			鼓粒期		成熟期
月份	10月			11月			12月			1月			2月			3月			4月
小春	上	中	下	上	中	下	上	中	下	上	中	下	上	中	下	上	中	下	上	中	下
油菜	播种	幼苗期											蕾薹期			开花期			成熟
小麦	播种	出苗											返青		起身		拔节		开花	乳熟	成熟
土豆			播种	休眠期				发芽期			幼苗期		发棵期			结薯期					成熟

Table 1. Phenological periods of major crops in study area

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获取卫星	数据等级	获取日期	作物物候期
Sentinel-2	L2A	2021-3-27	小麦：拔节期；油菜：开花期；土豆：结薯期
Sentinel-2	L2A	2021-5-1	水稻：出苗期；玉米：出苗期；大豆：发芽期
Sentinel-2	L2A	2021-8-9	水稻：乳熟期；玉米：乳熟期；大豆：结荚期
Sentinel-1	L1 GRD	2021-5-5	水稻：移栽期；玉米：出苗期；大豆：发芽期
Sentinel-1	L1 GRD	2021-6-4	水稻：出叶期；玉米：拔节期；大豆：发芽期
Sentinel-1	L1 GRD	2021-7-16	水稻：孕穗期；玉米：乳熟期；大豆：结荚期
Sentinel-1	L1 GRD	2021-8-21	水稻：乳熟期；玉米：成熟期；大豆：鼓粒期
Sentinel-1	L1 GRD	2021-9-2	水稻：成熟期；玉米：收割；大豆：成熟期

Table 2. Satellite image acquisition time in study area

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类型	水稻	小麦	油菜	蔬菜瓜果	玉米	大豆	土豆	林地	裸地	水体
训练样本像素个数	1 950	2 058	730	1 002	599	519	410	526	2 496	1 149
验证样本像素个数	835	882	312	430	257	222	175	225	1 069	493

Table 3. Numbers of pixels of major classes

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光谱指数	计算公式	对应Sentinel-2波段
NDVI	$(ρ_{n i r} - ρ_{r e d}) / (ρ_{n i r} + ρ_{r e d})$	Band8, Band4
NDVI705	$(ρ_{750} - ρ_{705}) / (ρ_{750} + ρ_{705})$	Band6, Band5
CI	$(ρ_{750 - 800} / ρ_{690 - 725}) - 1$	Band7, Band5

Table 4. Vegetation index and expression

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时相		05-05			06-04			07-16
作物		大豆	玉米	水稻	大豆	玉米	水稻	大豆	玉米	水稻
VH极化	协同性	0.063	0.058	0.066	0.066	0.076	0.076	0.066	0.059	0.058
	对比度	542.940	805.612	516.419	447.363	659.497	398.219	549.634	998.754	595.226
	均值	126.654	126.739	126.805	126.901	126.699	126.903	126.684	127.417	126.779
	方差	41.918	42.332	41.964	41.825	42.061	42.194	41.516	42.692	41.868
VV极化	协同性	0.067	0.067	0.076	0.066	0.059	0.077	0.065	0.067	0.074
	对比度	681.822	952.752	563.469	768.137	845.567	502.185	754.706	824.972	565.951
	均值	126.642	126.864	126.705	126.484	126.447	126.895	126.992	126.298	126.696
	方差	41.971	42.394	41.568	41.718	42.072	41.909	41.720	42.623	41.598
时相			08-21				09-02
作物			大豆	玉米	水稻		大豆	玉米		水稻
VH极化		协同性	0.056	0.059	0.057		0.056	0.050		0.055
		对比度	627.889	523.769	617.753		650.683	798.284		677.142
		均值	126.424	127.043	126.716		126.353	126.829		126.717
		方差	41.370	42.173	41.609		41.313	42.591		41.546
VV极化		协同性	0.068	0.060	0.071		0.067	0.075		0.071
		对比度	713.262	963.489	614.435		846.636	779.433		638.578
		均值	126.581	126.282	126.797		126.581	126.515		126.415
		方差	41.128	42.675	41.747		41.816	42.731		40.929

Table 5. Time series of texture features of summer crops in study area

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类别	生产者精度/%	用户精度/%
水体	95.68	93.86
裸地	89.73	90.52
果树	86.95	89.78
蔬菜瓜果	68.21	61.20
小麦-水稻	93.09	92.59
油菜-水稻	94.3	89.15
土豆-玉米	70.35	60.7
土豆-大豆	62.47	58.98
总精度/%	85.49
Kappa系数	0.81

Table 6. The classification accuracy in study area

Xingxia ZHOU, Yingjie WANG, Pan YANG. Extraction of Crop Information in Cloudy Areas based on Optical and Radar Remote Sensing Images[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2024, 39(2): 362

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