RANDOM FOREST REGRESSION FOR THE ESTIMATION OF LEAF AREA INDEX OF OKRA CROP USING GROUND BASED BISTATIC SCATTEROMETER

The specular bistatic scattering mechanism of Okra's crop was analyzed using dual polarized ground based bistatic scatterometer system at X, C, and L bands in the specular direction with the azimuthal angle(θ = 0°). An outdoor Okra crop bed of area 10 × 10 m2 was specially prepared for the estimation of leaf area index (LAI) at HH and VV polarizations over the angular range of incidence angle 20° to 60° at steps of 10°. The regression analysis was done between bistatic specular scattering coefficients and crop biophysical parameter at X, C, and L bands for HH and VV polarization at different angle of incidence to determine the optimum parameters of bistatic scatterometer system. The linear regression analysis showed the high correlation at 40° angle of incidence for all bands and polarizations for the Okra crop. The computed scattering coefficients and measured LAI of Okra crop for the seven growth stages at 40° angle of incidence were interpolated into 61 data sets. The data sets were divided into input, validation and testing for the training and testing of the developed random forest regression (RF) model for the estimation of LAI for Okra crop. The estimated values of LAI of Okra crop, by the developed RF regression model, were found more closer to the observed values at X band for VV polarization with coefficient of determination (R2 = 0.928) and low root mean square error (RMSE = 0.260 m2/m2) in comparison to C and L bands

Estimating wheat yield: an approach for estimating number of grains using cross-polarised ENVISAT-1 ASAR data

In this paper an attempt to model wheat yield is made by exploiting characteristic interaction of cross-polarised SAR with wheat crop. SAR backscatter from a crop field is affected by the density, structure, volume and the moisture content of various components of plant (viz. head, stem, leaf) alongwith soil moisture. Hence, to effectively handle the influence of each of these components of the plant on SAR backscatter, a plant parameter, termed as Interaction Factor (IF) is conceptualised by combining volume, moisture, height for each of the component and density of plant. For this purpose, detailed experiment over farmers' fields was carried out in synchrony with SAR acquisition involving in-depth measurements on volume, moisture content and height of various components of wheat plant, number of grains, plant density and soil moisture. Stepwise regression analysis revealed that IFHead significantly affects the shallow incidence angle, cross-polarised C-band SAR backscatter. IFHead is also highly correlated to the number of grains. This is attributed to the fact that parameters of the wheat head from which IFHead is calculated, namely moisture, volume and height, determine eventual number of grains. The study offers an approach for estimating wheat yield by retrieving number of grains from shallow incidence angle cross-polarised SAR data

Microwave Remote Sensing of Soil Moisture Science and Applications

Soil moisture is a fundamental link between global water and carbon cycles and has major applications in predicting natural hazards such as droughts and floods (National Research Council, 2007). From precipitation data, soil wetness can be estimated by hydrological land-surface models. In the United States, preliminary precipitation data are based on measurements gathered from many active stations nationwide each month, and it takes 3–4 months to assemble final, quality-controlled data. In the western United States, some climate divisions may have no stations reporting in a particular month or may lack first- or second-order stations, and significant blockages by mountains limit the capability of precipitation measurement by surface rain radars (Maddox et al., 2002)

Ku- and C-band SAR for discriminating agricultural crop and soil conditions

[Departement_IRSTEA]GT [TR1_IRSTEA]51 - METHODO / GEOSYSTEMESInternational audienceA method is proposed to estimate both green leaf area index (GLAI) and soil moisture (hv), based on radar measurements at the Ku-band (14.85 GHz) and C-band (5.35 GHz) frequencies. The Ku-band backscatter at large incidence angles was found to be independant of soil moisture conditions and could be used alone to estimate GLAI. Then, the Ku-band estimate of GLAI could be used with a measurement of C-band backscatter in a canopy radiative transfer model to isolate the value of hv. This concept was demonstrated with a set of Ku- and C-band synthetic aperture radar (SAR) backscatter data acquired over agricultural fields in Arizona. The demonstration showed promise for operational application of the method, though several limitations were identified. Since both Ku- and C-band o° are sensitive to soil roughness or row direction. This limitation may be less serious for farm management applications since crop type and cultivation practices are generally well known and can be taken into consideration. Another limitation of the use of Ku- and C-band o° is the appparent saturation of Ku-band signal with increasing GLAI. Operational implementation of this approach will require dual-frequency sensors aboard an aircraft or orbiting satellite

Assimilation de données satellitaires pour le suivi des ressources en eau dans la zone Euro-Méditerranée

Une estimation plus précise de l'état des variables des surfaces terrestres est requise afin d'améliorer notre capacité à comprendre, suivre et prévoir le cycle hydrologique terrestre dans diverses régions du monde. En particulier, les zones méditerranéennes sont souvent caractérisées par un déficit en eau du sol affectant la croissance de la végétation. Les dernières simulations du GIEC (Groupe d'Experts Intergouvernemental sur l'Evolution du Climat) indiquent qu'une augmentation de la fréquence des sécheresses et des vagues de chaleur dans la région Euro-Méditerranée est probable. Il est donc crucial d'améliorer les outils et l'utilisation des observations permettant de caractériser la dynamique des processus des surfaces terrestres de cette région. Les modèles des surfaces terrestres ou LSMs (Land Surface Models) ont été développés dans le but de représenter ces processus à diverses échelles spatiales. Ils sont habituellement forçés par des données horaires de variables atmosphériques en point de grille, telles que la température et l'humidité de l'air, le rayonnement solaire et les précipitations. Alors que les LSMs sont des outils efficaces pour suivre de façon continue les conditions de surface, ils présentent encore des défauts provoqués par les erreurs dans les données de forçages, dans les valeurs des paramètres du modèle, par l'absence de représentation de certains processus, et par la mauvaise représentation des processus dans certaines régions et certaines saisons. Il est aussi possible de suivre les conditions de surface depuis l'espace et la modélisation des variables des surfaces terrestres peut être améliorée grâce à l'intégration dynamique de ces observations dans les LSMs. La télédétection spatiale micro-ondes à basse fréquence est particulièrement utile dans le contexte du suivi de ces variables à l'échelle globale ou continentale. Elle a l'avantage de pouvoir fournir des observations par tout-temps, de jour comme de nuit. Plusieurs produits utiles pour le suivi de la végétation et du cycle hydrologique sont déjà disponibles. Ils sont issus de radars en bande C tels que ASCAT (Advanced Scatterometer) ou Sentinel-1. L'assimilation de ces données dans un LSM permet leur intégration de façon cohérente avec la représentation des processus. Les résultats obtenus à partir de l'intégration de données satellitaires fournissent une estimation de l'état des variables des surfaces terrestres qui sont généralement de meilleure qualité que les simulations sans assimilation de données et que les données satellitaires elles-mêmes. L'objectif principal de ce travail de thèse a été d'améliorer la représentation des variables des surfaces terrestres reliées aux cycles de l'eau et du carbone dans le modèle ISBA grâce à l'assimilation d'observations de rétrodiffusion radar (sigma°) provenant de l'instrument ASCAT. Un opérateur d'observation capable de représenter les sigma° ASCAT à partir de variables simulées par le modèle ISBA a été développé. Une version du WCM (water cloud model) a été mise en œuvre avec succès sur la zone Euro-Méditerranée. Les valeurs simulées ont été comparées avec les observations satellitaires. Une quantification plus détaillée de l'impact de divers facteurs sur le signal a été faite sur le sud-ouest de la France. L'étude de l'impact de la tempête Klaus sur la forêt des Landes a montré que le WCM est capable de représenter un changement brutal de biomasse de la végétation. Le WCM est peu efficace sur les zones karstiques et sur les surfaces agricoles produisant du blé. Dans ce dernier cas, le problème semble provenir d'un décalage temporel entre l'épaisseur optique micro-ondes de la végétation et l'indice de surface foliaire de la végétation. Enfin, l'assimilation directe des sigma° ASCAT a été évaluée sur le sud-ouest de la France.More accurate estimates of land surface conditions are important for enhancing our ability to understand, monitor, and predict key variables of the terrestrial water cycle in various parts of the globe. In particular, the Mediterranean area is frequently characterized by a marked impact of the soil water deficit on vegetation growth. The latest IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) simulations indicate that occurrence of droughts and warm spells in the Euro-Mediterranean region are likely to increase. It is therefore crucial to improve the ways of understanding, observing and simulating the dynamics of the land surface processes in the Euro-Mediterranean region. Land surface models (LSMs) have been developed for the purpose of representing the land surface processes at various spatial scales. They are usually forced by hourly gridded atmospheric variables such as air temperature, air humidity, solar radiation, precipitation, and are used to simulate land surface states and fluxes. While LSMs can provide a continuous monitoring of land surface conditions, they still show discrepancies due to forcing and parameter errors, missing processes and inadequate model physics for particular areas or seasons. It is also possible to observe the land surface conditions from space. The modelling of land surface variables can be improved through the dynamical integration of these observations into LSMs. Remote sensing observations are particularly useful in this context because they are able to address global and continental scales. Low frequency microwave remote sensing has advantages because it can provide regular observations in all-weather conditions and at either daytime or night-time. A number of satellite-derived products relevant to the hydrological and vegetation cycles are already available from C-band radars such as the Advanced Scatterometer (ASCAT) or Sentinel-1. Assimilating these data into LSMs permits their integration in the process representation in a consistent way. The results obtained from assimilating satellites products provide land surface variables estimates that are generally superior to the model estimates or satellite observations alone. The main objective of this thesis was to improve the representation of land surface variables linked to the terrestrial water and carbon cycles in the ISBA LSM through the assimilation of ASCAT backscatter (sigma°) observations. An observation operator capable of representing the ASCAT sigma° from the ISBA simulated variables was developed. A version of the water cloud model (WCM) was successfully implemented over the Euro-Mediterranean area. The simulated values were compared with those observed from space. A more detailed quantification of the influence of various factors on the signal was made over southwestern France. Focusing on the Klaus storm event in the Landes forest, it was shown that the WCM was able to represent abrupt changes in vegetation biomass. It was also found that the WCM had shortcomings over karstic areas and over wheat croplands. It was shown that the latter was related to a discrepancy between the seasonal cycle of microwave vegetation optical depth (VOD) and leaf area index (LAI). Finally, the direct assimilation of ASCAT sigma° observations was assessed over southwestern France

Site-specific irrigation: Improvement of application map and a dynamic steering of modified centre pivot irrigation system

Einleitung: Ein Management Konzept für nachhaltige und effiziente Nutzunglandwirtschaftlicher Maßnahmen ist bekannt als teilflächenspezifische Landwirtschaft (PA – Precision Agriculture). Wird das teilflächenspezifische Konzept im Bewässerungsmanagement eingesetzt, wird es teilflächenspezifische Bewässerung genannt (PI – Precision Irrigation). Bei der teilflächenspezifische Bewässerung kann die Bewässerung zwischen den Bereichen eines Feldes auf Grund der Variabilität der Bodeneigenschaften oder dem Anbau von verschiedenen Pflanzen auf dem selben Feld variieren. Die räumliche Veränderung der nutzbaren Feldkapazität als Primärfaktor bedingt die räumliche Veränderung der Bewässerungshöhe und der Bewässerungsfrequenz. Die Bewässerungssysteme verteilen das Wasser bis heute gleichmäßig, so dass die Flächen teilweise überbewässert oder unterbewässert sind. Bezogen auf dieses Problem ist die teilflächenspezifische Beregnung geeignet, das Wasser an der richtigen Stelle zum richtigen Zeitpunkt unter Benutzung des richtigen Bewässerungssystems auszubringen. Folglich sind die Schlüsselziele dieser Arbeit: a) die Abgrenzung von Beregnungsmanagementzonen (IMZs – Irrigation Management Zones) unter Nutzung von sensorbasierten Messungen der elektrischen Leitfähigkeit (ECa – depth-weighted apparent soil electrical conductivity) des Bodens mit EM38 und VERIS 3100, b) die Entwicklung und Evaluierung einer teilflächenspezifischen mobilen Tropfbewässerung und c) Auswertung von drahtlosen  Bodenfeuchtesensoren (EnviroSCAN) und der klimatischen Wasserbilanz (AMBAVModell) zur Bestimmung der Bodenfeuchte bzw. der Bewässerungshöhe.Material und Methoden: EC25-Daten (ECa bei 25° C) wurden unter Verwendung von EM38 und VERIS 3100 Geräten bei Feldkapazität auf einem 16,6 ha großen Feldstück der FAL, Braunschweig, Deutschland, gemessen. Die ECa Daten wurden im Sekundenintervall mit zwei bis drei Metern Messabstand und in Reihenabständen von etwa vier bis sechs Metern gemessen. Zur Erstellung der EC25- und Bodenfeuchte Karten wurde die Software ArcView genutzt, nachdem die Messdaten mit Hilfe des sphärischen Kriging-Verfahren interpoliert wurden. 29 Kalibrierungspunkten wurden mit Hilfe von DGPS lokalisiert, um die beste sensorbasierte Methode zur Abgrenzung der Beregnungsmanagementzonen zu bestimmen. Bodenproben wurden in 0 - 60 cm Tiefe entnommen. Der zweite Bogen der Kreisberegnungsmaschinen wurde für die teilflächenspezifische mobile Tropfbewässerung umgerüstet. Eine kontrollierte Wassermenge konnte, durch Installierung einer Pulstechnik mit Magnetventilen (SV – Solenoid Valve), einem Computer gesteuerten Programm (PLC – Programable Logic Control) und Auswechseln der Düsen durch Siplast Tropfrohre ausgebracht werden. Ein Teil des Feldversuches wurde durch EnviroSCAN Bodenfeuchtesensoren gesteuert und der andere Teil wurde durch das AMBAV-Modell gesteuert, um die Beregnungshöhe zu bestimmen. Die hydraulische Genauigkeit der Siplast Tropfrohre wurde im Labor bei unterschiedlichen Wasserdrücken von 50, 100, 150 und 200 kPa untersucht.Ergebnisse und Diskussion: Die Untersuchung zeigt, dass EC25-Daten von verschiedenen gewerblichen Sensoren auf Grund der unterschiedlichen Gewichtung der Tiefe quantitativ unterschiedlich sind. Das höchste Bestimmtheitsmaß wurde zwischen EM38_h und EM38_v (R2 = 0,55) gefunden. In dieser Arbeit wurde ein gutes Bestimmtheitsmaß zwischen nFK und den VERIS 3100 Werten gefunden. Eine Kalibrierungsgleichung zur Abschätzung der nFK von VERIS 3100-sh zeigte eine hohe Ähnlichkeit zu den nFK Daten auf und hatte das höchste Bestimmtheitsmaß (R2 = 0,77). Die Bestimmtheitsmaße zu EM38-v- und EM38-h-Daten waren niedrig und anscheinend nicht ausreichend, um die räumliche Variabilität der nFK reflektieren zu können. Ein Grund kann die größere Messtiefe von EM38 sein. Sechs Beregnungsmanagementzonen (IMZ1: 99 bis 105, IMZ2: 105 bis 116, IMZ3: 116 bis 127, IMZ4: 127 bis 138, IMZ5: 138 bis 149 und IMZ6: 149 bis 152 mm/60 cm) wurden als optimale Anzahl an Beregnungsmanagementzonen auf dem Versuchsfeld, basierend auf den fuzzy-k-Mittelwerten (Boydell and McBratney, 1999) der zufälligen Einteilung, erkannt. Es wurde gefolgert, dass unter konventioneller Beregnung IMZ1 und IMZ2 überbewässert und IMZ4, IMZ5 und IMZ6 unterbewässert wurden. Das entwickelte Konzept der Pulsbewässerung hat sich als eine zuverlässige Technik bewährt. Die Wasserapplikationsmenge war direkt proportional zur Öffnungsdauer des Ventils, und das System war in der Lage, die Wassermenge entsprechend des Bewässerungspulses zu variieren. Weiterhin war es in der Lage, 15 Reihen mit jeweils 15 Düsen zu steuern. Es gab keine offenkundigen Probleme mit dem gepulsten Wasserabgabesystem in den durchgeführten Feldversuchen. Die Kreisberegnungsmaschinengeschwindigkeit und Pulstechnik zur Bereitstellung verschiedener Wassermengen hatten einen geringen nachteiligen Einfluss auf die Gleichmäßigkeit der Beregnungshöhe. Die Gleichmäßigkeitskoeffizienten wurden durch sinkende Pulszeiten und steigende Kreisberegnungsmaschinengeschwindigkeiten gesenkt. Die Kontrolleinheit war wie erwartet in der Lage die Bodenfeuchtedaten mittels Fernmesstechnik von dem EnviroSCAN Sensor zum zentralen Modem zu senden. Obwohl der EnviroSCANBodenfeuchtigkeitssensor empfindlich und kompliziert zu benutzen und zu kalibrieren ist, wurden die Bodenfeuchtigkeitsdaten fast störungsfrei von der Kontrolleinheit empfangen, gespeichert und zum Mobiltelefon gesendet. Für die Übertragung auf den PC wurde die Software „Kurznachricht Pro 2.2“ genutzt. Anschließend wurde die differenzierte Bewässerungshöhe kalkuliert. Die Ergebnisse zeigen, dass die EnviroSCAN-Sensoren in der Lage sind, den Verlauf der Bodenfeuchte während der Wachstumsperiode erfolgreich zu verfolgen. Weniger gut arbeitet der Sensor, um die Feuchtigkeitsverhältnisse auf sandigen Böden (unter 40 cm Tiefe), trotz bodenspezifischer Kalibrierung zu bestimmen. Während dessen hat sich das AMBAV-Modell als eine Alternative zum kostenintensiven EnviroSCAN erwiesen, das in der Lage ist, die Bodenfeuchtigkeit in der Wurzelzone der Graspflanzen als eine preiswerte und verlässliche Methode zu simulieren. Das Tropfbewässerungssystem sollte auf verlässlichen Testergebnissen und nicht auf Herstellerangaben beruhen. Die Laborexperimente zeigten, dass der Einfluß des Betriebsdrucks auf den Durchfluss am Siplast Tropfer hoch signifikant war und der Tropferdurchfluß stark vom Betriebsdruck abhing. Die CV-Werte wurden auf dem ISO-Standard basierend als gut eingestuft. Aus den Laborexperimenten wurde herausgefunden, dass der in-line Siplast Tropfer eine hohe Ausbringungsgleichmäßigkeit und einen geringen Variationskoeffizienten aufweist. Das Rohrmaterial des Siplast Tropfer ist hart und unflexibel. Es sollte nach weiteren Produkten gesucht werden, die flexibler sind und somit die Kulturen schonen. Die ökonomische Analyse dieser Arbeit zeigt, dass der Kapitalbedarf pro Hektar unter teilflächenspezifische mobile Tropfbewässerung um etwa 338 € und 250 € höher liegt als bei entsprechender Tropfbewässerung in Deutschland und im Iran. Die jährlichen Fixkosten sind geringer, als bei der Tropfbewässerung (111 und 128 [€/(ha x Jahr)] in Deutschland oder im Iran). Obwohl die teilflächenspezifische mobile Tropfbewässerung teurer ist als die Beregnung mit Kreisberegnungsmaschinen, verursacht sie weniger Wasser- und Energiekosten als die Kreisberegnungsmaschinen und hat das Potenzial den Ertrag qualitativ und quantitativ, sowie den landwirtschaftlichen Gewinn zu steigern. Die Ergebnisse zeigen, als wichtige Folge des Verfahrens, dass die teilflächenspezifische mobile Tropfbewässerung nicht notwendiger Weise eine wassersparende Technologie ist, aber es kann den Wasserbedarf optimieren. Der Energiebedarf kann um 70 % und der Wasserbedarf kann um 25 % durch die teilflächenspezifische mobile Tropfbewässerung gegenüber der Kreisberegnungsmaschine gesenkt werden. Die Modellbetrachtungen zeigten, dass durch die teilflächenspezifische mobile Tropfbewässerung im Vergleich mit der konventionellen Kreisberegnungsmaschine bei Salat, Zuckerrübe,  Kartoffel und Erdbeere etwa 575, 378, 462 und 588 kWh Energie pro Hektar gespart werden können.Schlussfolgerung: Die sensorbasierte Messung der elektrischen Leitfähigkeit bei Feldkapazität von nicht salzigen Böden ist eine preiswerte, schnelle und das Bodengefüge nicht zerstörende Alternative, um die Beregnungsmanagementzone räumlich abzugrenzen und ist den Methoden der Bodenprobenahme und Luftbildauswertung vorzuziehen. Feldstudien mit größeren Bewässerungssystemen und Felder mit verschiedenen Bodentypen, Topographie oder Pflanzenbeständen sind weiterhin zu untersuchen, um die Genauigkeit des Bewässerungskonzeptes zu validieren. Vor dem Hintergrund, dass teilflächenspezifische Bewässerung in den Anfängen steckt und eine weitere Verbreitung dieser Technologie zu erwarten ist, könnten die zusätzlichen Kosten für industrielle Ausrüstungsteile gesenkt werden. Beträchtliche Forschung und Entwicklung ist noch nötig, um die möglichen Vorteile der teilflächenspezifischen Beregnung und der Flüssigdüngung besser zu realisieren, um ein positives ökonomisches Ergebnis für den Erzeuger zu sichern.Introduction: A management concept for sustainable utilization and the efficient use of agricultural inputs is known as “Precision Agriculture” (PA). The PA concept, when applied to irrigation management is known as Precision Irrigation (PI). In PI, the need for irrigation may differ between zones of a particular field due to the spatial variation of soil properties or the cropping of different plants on the same field. Spatial variation of total available water content (TAWC) as a primary factor causes spatial variation of irrigation depth and frequency within fields. While moving irrigation systems apply water at constant rates, some areas of the field may receive too much water and others not enough. In this regard, precision irrigation (PI) is capable of applying water in the right place in the right amount at the right time using the right irrigation system. Therefore the key objectives of the present study were a) Delineation of irrigation management zones (IMZs) using sensor-based soil electrical conductivity (ECa) measurement with the aid of EM38 and VERIS 3100, b) Developing and evaluating a precision mobile drip irrigation (PMDI) and c) Evaluating wireless EnviroSCAN sensors and AMBAV-models to measure the soil moisture content.Materials and methods: EC25 data (ECa in 25° C) were collected using EM38 and VERIS 3100 at field capacity on a 16.6 ha non-saline field in the FAL, Braunschweig, Germany. ECa data were obtained in 1-s intervals corresponding to a 2 to 3 m data spacing on transects spaced approximately 4 to 6 m apart. An ArcView (ESRI) software program was used to create the EC25 and TAWC maps after the readings were interpolated using a spherical kriging model. 29 calibration points taken at a depth of 0 - 60 cm depth were located using DGPS based on the ECa spatial variability pattern and with the objective of covering the whole range of ECa values present to determine the best sensor-based method to monitor TAWC. The second span of the centre pivot irrigation machine (CP) was modified to PMDI and controlled for variable-rate water application with a pulsing technique by installing solenoid valves (SV), programmable logic control (PLC) and using a Siplast drop tube instead of sprinklers. One quarter of the study field was controlled by the EnviroSCAN soil moisture sensor and another quarter was controlled by the AMBAV-model to determine irrigation depth. In addition, the hydraulic performance of the Siplast drop tube was evaluated in the laboratory by collecting discharge rates at different pressure of 50, 100, 150 and 200 kPa.Results and discussion: This study showed that, while qualitatively similar, EC25 data obtained with different commercial sensors were quantitatively different because of different depth-weighted response functions. The highest coefficients of determination (R2) were generally found between EM38_h and EM38_v (R2 = 0.55). In this study, a better value of R2 between TAWC and the VERIS 3100 readings was found. The R2 value from VERIS 3100-sh data for TAWC estimation was maximally (0.77) and matched the TAWC data quite well, whereas R2 values to EM38-h and EM38-v data were low and apparently could not adequately reflect the spatial variability of the TAWC due to the higher influence of the EM38 on deeper layers. Six IMZs (IMZ1: 99 to 105, IMZ2: 105 to 116, IMZ3: 116 to 127, IMZ4: 127 to 138, IMZ5: 138 to 149 and IMZ6: 149 to 152 mm/60 cm) were identified based on fuzzy-k-means unsupervised classification as an optimum number of IMZs within the study field. It was concluded that under conventional uniform irrigation, IMZ1 and IMZ2 were over-irrigated, whereas IMZ4, IMZ5 and IMZ6 were under-irrigated. The developed concept of pulse irrigation was a feasible and a viable technique. Water application was directly proportional to the fraction of time the valve was opened as the system was capable of controlling fifteen banks of fifteen nozzles. There were no apparent problems with the pulsing water delivery system where the field tests were conducted. CP speed and the pulsing technique used to deliver variable amounts of irrigation had little adverse effect on system uniformity and the nozzle flow rate. Uniformity coefficients were reduced by decreasing the pulsing level and increasing CP speed. The control unit was able to monitor wireless soil moisture sensors via radio telemetry and communication from the EnviroSCAN sensors to the central ISM modem, which worked as expected. Although the EnviroSCAN soil moisture sensor was found to be delicate and intricate to use and calibrate, soil moisture data were easily sent from the control unit and received by the mobile phone and then transferred to an Excel table on a computer using easy and suitable “Kurznachricht Pro 2.2” software to calculate irrigation depth. The results suggest that EnviroSCAN sensors are able to follow the general trends successfully as soil water content measured by sampling changed during the growing season, but are not a reliable sensor to repeat moisture conditions on sandy soils (at greater depths than 40 cm ) despite its soil-specific calibration. Meanwhile, an AMBAV model as a cheap and reliable alternative instead of the expensive EnviroSCAN sensor was capable of determining and simulating soil moisture in the root zone of grass crops. Drip irrigation design should be based on reliable data sets, but not on data supplied by the manufacturer. The laboratory experiments showed that the effect of operating pressure on the discharge of Siplast emitters was highly significant and the emitter discharge was strongly influenced by the operating pressure, while some deviation from the design flow rate claimed by the manufacturer occurred. CV values were classified as good, on the basis of the ISO standard. Based on the laboratory experiments, it was found that the in-line Siplast emitter has high emission uniformity and a low coefficient of variation. In spite of high emission uniformity and a low coefficient of variation of the Siplast drop tube, it must consist of hard and inflexible material. To have a shorter drip tube installed on CP, using an in-line drop tube lateral with higher emitter discharge at low operation pressure and less emitter distance is proposed. The economic analysis of this study showed that although capital requirement per hectare under PMDI is about € 338 and € 250 more than for drip irrigation in Germany and Iran, respectively, it causes perceptibly less annual fixed cost than drip irrigation (111 and 128 [€/(ha x year)] cheaper than drip irrigation in Germany and Iran, respectively). Although PMDI causes more annual fixed expenses than CP irrigation, it has less total irrigation cost per hectare and year than CP and drip irrigation and has the potential benefit to increase yield quantity, quality and farming benefit. The results showed as an important policy implication that PMDI is not necessarily a water saving technology and it does not necessarily involve a reduction in total water use, but that it can optimize water consumption. Given a reduction of energy and water consumption of 70 % and 25 %, respectively, achieved by the PMDI as compared with the CP, results showed that about 575, 378, 462 and 588 kWh energy per hectare can be saved by PMDI in comparison with the conventional CP irrigation of lettuce, sugar beet, potato and strawberry.Conclusion: Sensor-based ECa measurement at F.C. in non-saline soil can be used as a cheap, rapid and non-destructive alternative to delineate IMZ instead of using soil sampling and aerial photography methods. Field studies using larger irrigation systems and fields with different soil types, topographic or crop characteristics are recommended to validate the precision irrigation concept and to realize and ensure a positive net economic return to the producer. With due attention to the success of PI in the early stages and developments in industrial technology in the coming years, the extra costs of industrial accessories could be minimised

Methods for sugarcane harvest detection using polarimetric SAR

Thesis (MA)--Stellenbosch University, 2017.ENGLISH ABSTRACT: Remote sensing has long been used as a method for crop harvest monitoring and harvest classification. Harvest monitoring is necessary for the planning of and prompting of effective agricultural practices. Traditionally sugarcane harvest monitoring and classification within the realm of remote sensing is performed with the use of optical data. However, when monitoring sugarcane, the growth period of the crop requires a complete set of multi-temporal image acquisitions throughout the year. Due to the limitations associated with optical sensors, the use of all weather, daylight independent Synthetic Aperture Radar (SAR) sensors is required. The added polarimetric information associated with fully polarimetric SAR sensors result in complex datasets which are expensive to acquire. It is therefore important to assess the benefits of using a fully polarimetric dataset for sugarcane harvest monitoring as opposed to a dual polarimetric dataset. The dual polarimetric dataset which is less complex in nature and can be acquired at a fee much less than that of the fully polarimetric dataset. This thesis undertakes the task of identifying the value of fully polarimetric data for sugarcane harvest identification and classification. Two main experiments were designed in order to complete the task. The experiments make use of fully polarimetric RADARSAT-2 C-band imagery covering the southern part of Rèunion Island. Experiment 1 made use of a multi temporal single feature differencing technique for sugarcane harvest identification. Polarimetric decompositions were extracted from the fully polarimetric data and used along with the inherent SAR features. The accuracy with which each SAR feature was able to predict the sugarcane harvest date for each field was assessed. The polarimetric decompositions were superior in classification accuracy to the inherent SAR features. The Van Zyl volume decomposition component achieved an accuracy of 88.33% whereas the inherent SAR backscatter feature (HV) achieved an accuracy of 80%. Hereby displaying the value of the added information associated with fully polarimetric SAR data. The SAR backscatter channels did not achieve accuracies as high as the polarimetric features but did display promise for single feature sugarcane harvest identification when using only a dual polarimetric dataset. Experiment 2 assessed six different machine learning classifiers, applied to single-date, dual- and fully polarized imagery, to determine appropriate combinations of machine learning classifier and SAR features. Polarimetric decompositions were extracted from the fully polarimetric data and mean texture measures were then calculated for all SAR features for both the dual- and full polatrimetric data. A multi-tiered feature reduction method was undertaken in order to reduce dataset dimensionality for the dual- and fully polarised datasets. In general, the reduction in features resulted in improved accuracies. The best sugarcane harvest accuracy was achieved using the Maximum likelihood classifier using on the HV and VV backscatter channels (96.18%). The results from Experiments 1 and 2 indicate that SAR C-band data is suitable for sugarcane harvest monitoring and mapping in a tropical region where optical data have limitations associated with cloud cover and large amounts of moisture in the atmosphere. With the availability of dual polarised Sentinel-1 SAR data, future research should be focussed on the use of a dual polarimetric sugarcane harvest monitoring tool and should be extended to focus not only on sugarcane but other crops which contribute largely to the agriculture and economic sectors.AFRIKAANS OPSOMMING: Afstandswaarneming word lankal reeds gebruik as ‘n metode in die monitering van die oes van gewasse asook vir oes-klassifikasie. Oes-monitering is nodig vir die beplanning en stimulering van effektiewe landboupraktyke. Tradisioneel word suikerriet oes-monitering en klassifisering, binne die raamwerk van afstandswaarneming, uitgevoer met die gebruik van optiese data. Tog, met die monitering van suikerriet, vereis die groeiperiode van die gewas ‘n volledige stel multi-temporale beeldverwerwings dwarsdeur die jaar. As gevolg van die beperkings geassosieer met optiese sensors, word die gebruik van daglig onafhanklike sintetiese gaatjie radar sensors, eerder bekend as Sintetiese Apertuur Radar (SAR) sensors, vir gebruik in alle weersomstandighede, vereis. Die bykomende polarimetriese informasie geassosieer met ten volle gepolarimetriese SAR sensors lei tot komplekse datastelle wat duur is om aan te skaf. Dit is daarom belangrik om die voordele van die gebruik van ‘n ten volle gepolarimetriese datastel vir suikerriet oes-monitering in teenstelling met ‘n tweeledige polarimetriese datastel wat minder kompleks van aard is en teen ‘n fooi veel minder as dié van die ten volle gepolarimetriese datastel verkry kan word, te evalueer. Hierdie tesis onderneem die taak van die identifisering van die waarde van ten volle gepolarimetriese data vir suikerriet oes-identifikasie en -klassifikasie. Twee hoof-eksperimente is ontwerp om die taak te voltooi. Die eksperimente gebruik ten volle gepolarimetriese RADARSAT-2 C-band beelde wat die suidelike deel van Reunion-eiland dek. Met eksperiment 1 is gebruik gemaak van 'n multi-temporale enkelkenmerk differensie- tegniek vir suikerriet oes-identifisering. Polarimetriese ontledings is uit die ten volle gepolarimetriese data geneem en saam met die inherente SAR kenmerke gebruik. Die akkuraatheid waarmee elke SAR kenmerk in staat was om die suikerriet oes-datum vir elke veld te voorspel, is geëvalueer. Die polarimetriese ontledings was beter in klassifikasie- akkuraatheid as die inherente SAR kenmerke. Hiermee word die waarde van die bykomende inligting geassosieer met ten volle gepolarimetriese SAR data, geopenbaar. Die SAR teruguitsaaiingskanale het nie akkuraathede so hoog soos die polarimetriese kenmerke bereik nie, maar het belofte getoon vir enkelkenmerk suikerriet oes-identifikasie wanneer slegs van 'n tweeledige polarimetriese datastel gebruik gemaak word. Met eksperiment 2 is ses verskillende masjien-leer klassifiseerders, toegepas op enkeldatum, tweeledige en ten volle gepolariseerde beelde, geëvalueer om toepaslike kombinasies van masjien-leer klassifiseerder en SAR kenmerke te bepaal. Polarimetriese ontledings is geneem uit die ten volle gepolarimetriese data en beteken dat tekstuur afmetings toe bereken is vir alle SAR kenmerke vir beide die tweeledige- en ten volle gepolarimetriese data. 'n Multi-reeks kenmerkreduksie-metode is onderneem om datasteldimensionaliteit te verminder vir die tweeledige- en ten volle gepolariseerde datastelle. Oor die algemeen het die redusering van kenmerke verbeterde akkuraatheid tot gevolg gehad. Die beste suikerriet oes-akkuraatheid is behaal deur die Maksimum waarskynlikheid klassifiseerder met behulp van die HV en VV teruguitsaaiingskanale (96,18%) te gebruik. Die resultate van eksperimente 1 en 2 dui daarop dat SAR C-band data geskik is vir suikerriet oes- monitering en kartering in 'n tropiese streek waar optiese data beperkings toon wat geassosieer word met wolkbedekking en groot hoeveelhede vog in die atmosfeer. Met die beskikbaarheid van tweeledige gepolariseerde Sentinel-1 SAR data, behoort toekomstige navorsing gefokus te wees op die gebruik van 'n tweeledige polarimetriese suikerriet oes- moniteringshulpmiddel en behoort dit uitgebrei te word om te fokus nie net op suikerriet nie, maar ook ander gewasse wat grootliks bydra tot die landbou- en ekonomiese sektore