Coupling radar and optical data for soil moisture retrieval over agricultural areas - INRAE - Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement Accéder directement au contenu
Chapitre D'ouvrage Année : 2018

Coupling radar and optical data for soil moisture retrieval over agricultural areas

Résumé

This chapter shows how to map the surface soil moisture over agricultural plots and grasslands using the free and open-source software quantum geographic information system (QGIS), by coupling radar (synthetic aperture radar (SAR)) and optical images acquired at high spatial resolution (~10 m x 10 m). The chapter describes the implementation of QGIS functions that lead to obtaining the soil moisture maps by coupling radar and optical data. It also describes the steps that lead to the production of soil moisture maps on crop areas and grasslands. The networks are trained using a simulated dataset of radar backscattering coefficients obtained from the water cloud model (WCM). The chapter develops an inversion approach using neural networks. For a given radar acquisition date, the radar signals in VV and VH polarizations as well as the local incidence angle and the normalized difference vegetation index (NDVI) values are the inputs of the neural network.
Ce chapitre montre comment cartographier l'humidité superficielle du sol sur les parcelles agricoles et les prairies à l'aide du système d'information géographique quantique (SIGQ) logiciel libre et open-source, en couplant des images radar (radar à synthèse d'ouverture (SAR)) et des images optiques acquises à haute résolution spatiale (~10 m x 10 m). Le chapitre décrit la mise en oeuvre des fonctions du SIGQ qui permettent d'obtenir les cartes de l'humidité du sol en couplant des données radar et optiques. Il décrit également les étapes qui mènent à la production de cartes de l'humidité du sol sur les superficies cultivées et les prairies. Les réseaux sont formés à l'aide d'un ensemble de données simulées de coefficients de rétrodiffusion radar obtenus à partir du modèle des nuages d'eau (WCM). Le chapitre développe une approche d'inversion en utilisant des réseaux neuronaux. Pour une date d'acquisition radar donnée, les signaux radar en polarisations VV et VH ainsi que l'angle d'incidence local et les valeurs de l'indice de végétation différentiel normalisé (NDVI) sont les entrées du réseau neuronal.

Mots clés

Fichier non déposé

Dates et versions

hal-02607087 , version 1 (16-05-2020)

Identifiants

Citer

M. El Hajj, N. Baghdadi, Mehrez Zribi, H. Bazzi, N. Baghdadi, et al.. Coupling radar and optical data for soil moisture retrieval over agricultural areas. QGIS and applications in agriculture and forest, ISTE, Wiley, pp.1-45, 2018, Earth systems-Environmental sciences, QGIS in Remote Sensing Set, vol. 2, 978-1-78630-188-8. ⟨10.1002/9781119457107.ch1⟩. ⟨hal-02607087⟩
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