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Agricultural Crop Classification Using SAR Tone and Texture Statistics

2000; Taylor & Francis; Volume: 26; Issue: 1 Linguagem: Francês

10.1080/07038992.2000.10874751

1712-798X

Paul Treitz, Philip J. Howarth, Otto Corrêa Rotunno Filho, E. D. Soulis,

Synthetic Aperture Radar (SAR) Applications and Techniques

RÉSUMÉDans cette étude, des données radar aéroportées en multipolarisation sont examinées pour leur potentiel dans la discrimination des classes de culture durant la période initiale de développement des cultures. Des données radar à faisceau étroit en bande C en polarisation HH, HV et VV ont été acquises le 10 juillet 1990, au-dessus d'une région agricole dans le sud-ouest de l'Ontario, au Canada. Un classification dirigée basée sur la technique du k-plus proche voisin (k-NN) est appliquée aux caractéristiques de tonalité et de texture des images radar pour déterminer le potentiel des données multipolarimétriques radar dans la classification des classes de culture tôt dans la saison de croissance. Les techniques utilisées pour générer des mesures de texture incluent la matrice de dépendance des niveaux de gris des pixels voisins (NGLDM) et la matrice de co-occurrences des niveaux de gris (GLCM). Diverses caractéristiques texturales sont extraites à partir de la matrice NGLDM (accentuation des valeurs élevées et second moment) et de la matrice GLCM (moyenne et corrélation). Les évaluations sont basées sur la précision des classifications des types de culture utilisant des images de tonalité et de texture dérivées des données radar géoréférencées en polarisation C-HH, C-HV et C-VV. Lorsque les trois images de tonalité (C-HH, C-HV et C-VV) sont utilisées dans une classification, les niveaux de précision augmentent mais demeurent faibles (k̂ = 39%). Toutefois, les niveaux de précision augmentent considérablement lorsque l'on intègre les caractéristiques texturales dérivées des trois ensembles de données radar dans la classification (k̂ = 78%). Les résultats de cette étude démontrent que la collecte de données multipolarimétriques et l'analyse de texture sont des composantes nécessaires d'une stratégie de classification globale pour la mesure et la cartographie des cultures.SUMMARYIn this study, multipolarization airborne SAR data are examined for their ability to discriminate agricultural crop classes during early season crop development. Narrow-swath C-band SAR data with HH, HV and VV polarizations were acquired on July 10, 1990 over an agricultural area in southwestern Ontario, Canada. A k-Nearest Neighbour (k-NN) supervised classifier is applied to SAR tone and texture features to determine the potential of multipolarimetric SAR data for assisting in the classification of agricultural crop classes early in the growing season. Techniques for generating texture measures include the Neighbouring Grey-Level Dependence Matrix (NGLDM) and the Grey-Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Various texture features are extracted from the NGLDM (large number emphasis and second moment) and the GLCM (mean and correlation). Evaluations are based on the classification accuracies of agricultural crop types using tonal and textural images derived from georeferenced C-HH, C-HV and C- VV SAR data. When all three tonal images (C-HH, C-HV and C- VV) are used in a classification, accuracies are improved, but remain low (k̂ =39%). However, accuracies are improved substantially when texture features derived from the three SAR datasets are incorporated into the classification (k̂ = 78%). The results of this study demonstrate that multipolarimetric data collection and texture processing are necessary components of an overall classification strategy for agricultural crop measurement and mapping. Additional informationNotes on contributorsP.M. Treitz• Paul M. Treitz is with the Department of Geography, Faculty of Arts and Sciences, Queen's University, Kingston, ON K7L 3N6, Tel: (613) 533-6448, Fax: (613) 533-6122, E-mail: pt6@qsilver.queensu.caP.J. Howarth• Philip J. Howarth is with the Department of Geography, University of Waterloo, ON N2L 3G1, Tel: (519) 888-4567, ext. 3404, Fax: (519) 888-6768, E-mail: howarth@watleo.uwaterloo.caO.R. Filho• Otto Rotunno Filho is with the Universidade Federal do Rio de Janeiro - COPPE, Programa de Engenharia civil, Laboratorio de hidrologia, Centro de Technologia, Bloco B, Caixa Postal 68506, Ilha do fundao, Rio de Janeiro, RJ, 21945-970, Brazil, Fax: 011 55 21 290 6626, E-mail: otto@hydra.hidro.ufrj.br.E.D. Soulis• Eric D. Soulis is with the Department of Civil Engineering, University of Waterloo, Waterloo, ON, N2L 3G1, Tel: (519) 888-4567, ext. 2175, Fax: (519) 888-6197, E-mail: ric@sunburn.uwaterloo.ca.