Utveckling och förbättring av metoder för att kartlägga jordbruksmark är för närvarande stora utmaningar, särskilt för radarbilder. Detta beror på radarns spräckliga buller, vilket leder till en mindre intensiv användning av radar snarare än optiska bilder. Europeiska rymdorganisationen Sentinel-1-konstellation, som nyligen togs i drift, är ett satellitsystem som ger global täckning av syntetisk Aperture Radar (SAR) med en 6-dagars återbesöksperiod med en hög rumslig upplösning på cirka 20 m. Dessa data är värdefulla, eftersom de ger rumslig information om jordbruksgrödor. Syftet med detta dokument är att ge en bättre förståelse för kapaciteten hos Sentinel-1 radarbilder för kartläggning av jordbruksmarktäcken genom användning av djupinlärningsteknik. Analysen görs på data från multitemporal Sentinel-1 över ett område i Camargue, Frankrike. Datamängden har bearbetats för att producera en radarhög med intensitet från maj 2017 till september 2017. Vi förbättrade radar tidsseriedatasetet genom att utnyttja tidsfiltrering för att minska bullret, samtidigt som vi behöll så mycket som möjligt de fina strukturer som finns i bilderna. Vi avslöjade att även med klassiska maskininlärning metoder (K närmaste grannar, slumpmässiga skog, och stöd vektor maskiner), bra prestanda klassificering kunde uppnås med F-mätning / noggrannhet större än 86% och Kappa koefficient bättre än 0,82. Vi fann att resultaten av de två djupa återkommande neurala nätverk (RNN)-baserade klassificeringar klart överträffade de klassiska tillvägagångssätten. Slutligen visar våra analyser av Camargue-områdets resultat att samma resultat uppnåddes med två olika RNN-baserade klassificeringar på risklassen, som är den mest dominerande grödan i denna region, med ett F-mått på 96 %. Dessa resultat belyser således att dessa RNN-baserade tekniker inom en snar framtid kommer att spela en viktig roll i analysen av tidsserier för fjärranalys.
Recurrent Neural Networks (RNN) REF gör det särskilt möjligt att använda multimodala datamängder och utnyttja tidsseriernas tidsmässiga dimension.
Deep Recurrent Neural Network for Agricultural Classification using multitemporal SAR Sentinel-1 for Camargue, France
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geology']}