Applications of satellite ‘hyper-sensing’ in Chinese agriculture:Challenges and opportunities

Ensuring adequate food supplies to a large and increasing population continues to be the key challenge for China. Given the increasing integration of China within global markets for agricultural products, this issue is of considerable significance for global food security. Over the last 50 years, China has increased the production of its staple crops mainly by increasing yield per unit land area. However, this has largely been achieved through inappropriate agricultural practices, which have caused environmental degradation, with deleterious consequences for future agricultural productivity. Hence, there is now a pressing need to intensify agriculture in China using practices that are environmentally and economically sustainable. Given the dynamic nature of crops over space and time, the use of remote sensing technology has proven to be a valuable asset providing end-users in many countries with information to guide sustainable agricultural practices. Recently, the field has experienced considerable technological advancements reflected in the availability of ‘hyper-sensing’ (high spectral, spatial and temporal) satellite imagery useful for monitoring, modelling and mapping of agricultural crops. However, there still remains a significant challenge in fully exploiting such technologies for addressing agricultural problems in China. This review paper evaluates the potential contributions of satellite ‘hyper-sensing’ to agriculture in China and identifies the opportunities and challenges for future work. We perform a critical evaluation of current capabilities in satellite ‘hyper-sensing’ in agriculture with an emphasis on Chinese sensors. Our analysis draws on a series of in-depth examples based on recent and on-going projects in China that are developing ‘hyper-sensing’ approaches for (i) measuring crop phenology parameters and predicting yields; (ii) specifying crop fertiliser requirements; (iii) optimising management responses to abiotic and biotic stress in crops; (iv) maximising yields while minimising water use in arid regions; (v) large-scale crop/cropland mapping; and (vi) management zone delineation. The paper concludes with a synthesis of these application areas in order to define the requirements for future research, technological innovation and knowledge exchange in order to deliver yield sustainability in China

Apport de la polarimétrie radar en bande C pour l’estimation de l’humidité du sol en zone agricole

La télédétection possède plusieurs applications potentielles pour le suivi de l’humidité de surface du sol (0 à 5 cm de profondeur). Un suivi de l’humidité du sol à période régulière permettrait de nombreuses applications en hydrologie, climatologie, suivi d’événements météorologiques et agriculture de précision. Le signal radar à synthèse d’ouverture (RSO) en bande C tel que celui de RADARSAT-2 est sensible aux variations des paramètres du sol et de la végétation selon certaines conditions. L’inversion de modèles de rétrodiffusion linéaire a permis l’estimation de l’humidité du sol en zone agricole, mais pour des domaines de validité très restreints. Diverses missions satellitaires en cours ou futures permettent l’acquisition d’images radars polarimétriques. Les variables cohérentes déduites de ces images permettent de mieux décrire les cibles observées et elles ont permis l’estimation de l’humidité du sol pour un sol nu. Toutefois, le potentiel d’utilisation de la polarimétrie pour des cibles couvertes de végétation est encore mal connu. L’objectif de ce projet est d’évaluer le potentiel de la polarimétrie pour l’inversion de l’humidité du sol en zone agricole à partir d’images RSO en bande C. La campagne SMAPVEX12 menée à l’été 2012 au Manitoba a permis l’acquisition simultanée d’images polarimétriques RADARSAT-2, ainsi que des conditions du sol et de la végétation pour des champs de blé. La rétrodiffusion radar, en polarisation linéaire ou circulaire, est très sensible à l’humidité du sol avant l’épiaison du blé. Après, la végétation domine le signal. La calibration du modèle semi-empirique des canaux linéaires de rétrodiffusion, développé par Gherboudj et al. (2011) n’a pu correctement représenter les relations de la rétrodiffusion avec les caractéristiques agricoles observées. L’information de phase conservée par le capteur de RADARSAT-2 permet l’extraction de variables polarimétriques telles que la différence de phase HH-VV et la hauteur de socle, l’anisotropie A et l’entropie H issues de la décomposition de Cloude-Pottier dont la sensibilité à l’humidité du sol sera étudiée. Des modèles empiriques simples, calibrés par régression linéaire multiple de termes utilisant de 2 à 6 variables polarimétriques, ont été développés et ont permis d’estimer l’humidité du sol sur 5 champs de blé pour toute leur période de croissance avec une erreur RMSD de 0,074 m³/m³ en expliquant plus de 53.5% (R2) de la variance des valeurs d’humidité du sol observées, contre une erreur de 0.098 m³/m³ et une variance expliquée de 19.0% pour un modèle empirique basé que sur les variables incohérentes.Abstract: Remote sensing has been widely researched toward estimation of soil conditions over agricultural fields. Monitoring of surface soil moisture mv would benefit many applications in hydrology, climatology, precision agriculture and risk reduction applied to meteorological events. C-band synthetic aperture radar (SAR) signal’s, such as that of RADARSAT-2, is sensitive to soil and vegetation characteristics. Backscattering coefficients obtained from those sensors allowed the estimation of mv by inverting empirical or semi-empirical models, under very strict conditions that limit their applicability. Many on-going or future missions provides polarimetric SAR images. However, the potential of polarimetric SAR sensors operated in c-band is not yet fully understood for soil moisture estimation over vegetated fields. This paper study the effects of soil and vegetation characteristics on polarimetric RADARSAT-2 images and proposes a simple empirical model based on polarimetric parameters extracted from RADARSAT-2 imagery to retrieve surface soil moisture (0-5 cm) over agricultural fields. The data used in this study was obtained during the SMAPVEX12 campaign, which occurred on the summer of 2012 between june 6th and july 17th in Manitoba, Canada. Fully polarimetric RADARSAT-2 images were acquired over 13 wheat fields over their whole growth cycle while their soil and vegetation conditions were monitored. Linear backscattering showed significant correlations for all polarizations before crops flowering. Sensitivity analysis of the extracted polarimetric variables to soil moisture demonstrated distinct correlations before and after the beginning of the crops flowering stage. The calibrated semi-empirical model proposed by Gherboudj et al. (2011) showed poor representation of the observed relationships between linear backscattering channels and crop conditions. The phase information, obtained by the RADARSAT-2 sensor, allowed extraction of polarimetric variables. Among those, phase difference HH-VV, the pedestal height and both the anisotropy H and entropy H obtained from Cloude-Pottier decomposition, showed significant correlations to soil moisture. A simple empirical model, calibrated with multiple linear regression from 2 to 6 polarimetric variables, allowed to retrieve soil moisture with a RMSD of 0,074 m³/m³ while it explained more than de 53.5% (R2) of observed soil moisture variability, while a simple linear model based only on incoherent variables could only estimate soil moisture with a RMSD of 0.098 m³/m³ and a R2 value of 19.0%

Application Of Polarimetric SAR For Surface Parameter Inversion And Land Cover Mapping Over Agricultural Areas

In this thesis, novel methodology is developed to extract surface parameters under vegetation cover and to map crop types, from the polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) images over agricultural areas. The extracted surface parameters provide crucial information for monitoring crop growth, nutrient release efficiency, water capacity, and crop production. To estimate surface parameters, it is essential to remove the volume scattering caused by the crop canopy, which makes developing an efficient volume scattering model very critical. In this thesis, a simplified adaptive volume scattering model (SAVSM) is developed to describe the vegetation scattering as crop changes over time through considering the probability density function of the crop orientation. The SAVSM achieved the best performance in fields of wheat, soybean and corn at various growth stages being in convert with the crop phenological development compared with current models that are mostly suitable for forest canopy. To remove the volume scattering component, in this thesis, an adaptive two-component model-based decomposition (ATCD) was developed, in which the surface scattering is a X-Bragg scattering, whereas the volume scattering is the SAVSM. The volumetric soil moisture derived from the ATCD is more consistent with the verifiable ground conditions compared with other model-based decomposition methods with its RMSE improved significantly decreasing from 19 [vol.%] to 7 [vol.%]. However, the estimation by the ATCD is biased when the measured soil moisture is greater than 30 [vol.%]. To overcome this issue, in this thesis, an integrated surface parameter inversion scheme (ISPIS) is proposed, in which a calibrated Integral Equation Model together with the SAVSM is employed. The derived soil moisture and surface roughness are more consistent with verifiable observations with the overall RMSE of 6.12 [vol.%] and 0.48, respectively

Mapeo remoto multisensor de coberturas agrícolas extensivas en la zona central de Córdoba

En la presente tesis se describe el uso práctico de la teledetección en el mapeo de cultivos. Los objetivos fueron: Evaluar y comparar el desempeño de algoritmos de clasificación; Determinar la posibilidad de extrapolar firmas espectrales; y Caracterizar cubiertas de residuos agrícolas con datos SAR. El estudio fue desarrollado en el área central de la Provincia de Córdoba, Argentina. Se utilizaron imágenes de sensores pasivos y activos. La precisión de las clasificaciones fue evaluada mediante matrices de confusión. Empleando datos ópticos, las mejores precisiones se alcanzaron al utilizar clases que representaban los diversos estadios fenológicos de cada cultivo. La clasificación realizada con datos inter-anuales, evidenció muy buenas precisiones. El análisis de datos de radar sobre residuos de cultivos, determinó que el filtro Lee es el más apropiado para el problema en estudio. La polarización HH permitió una mejor discriminación de las clases

Apports de données radar pour l'estimation des paramètres biophysiques des surfaces agricoles

Les travaux de thèse s'inscrivent au sein du chantier Sud-Ouest, dont le principal objectif est de contribuer à la compréhension et à la modélisation du fonctionnement des surfaces continentales à l'échelle du paysage. Ces travaux visent à améliorer les capacités de suivi et d'analyses de surfaces fortement anthropisées : les agrosystèmes. A la fois acteurs et spectateurs vis-à-vis du changement climatique, ces surfaces sont également dédiées à la production alimentaire. La problématique vise donc à concilier durabilité des ressources et niveau de production suffisant, en identifiant des outils comme la télédétection utiles à la prise de décision à des échelles allant de la parcelle au territoire. Dans ce contexte, les radars à synthèse d'ouverture (RSO) embarqués au sein de satellites, présentent le double avantage d'être sensibles à différents paramètres des surfaces continentales (en lien avec le sol, ou la végétation), et la capacité d'observation par condition nuageuse (à l'inverse des capteurs opérant dans le visible). Depuis les années 90, différentes études basées sur des images acquises avec la technologie RSO ont montré l'intérêt des données micro-ondes pour le suivi des surfaces continentales. Ces dernières années, l'émergence de missions satellites dans les bandes de fréquence X et L vient enrichir les possibilités d'étude autrefois limitées à la seule bande C. Ces couples capteurs-satellites fournissent aujourd'hui des produits à haute résolution spatiale (allant jusqu'au mètre), avec des possibilités de revisite hebdomadaire, critères nécessaires pour le suivi des zones hétérogènes, associées à de fortes dynamiques temporelles. Les travaux effectués dans le cadre de cette thèse visent à établir la complémentarité entre les données radars (TerraSAR-X, Radarsat-2 et Alos, dans les bandes spectrales X, C et L) et optiques (Formosat-2, Spot-4/5) acquises par satellites pour le suivi des agrosytèmes. Ils s'articulent autour de trois axes complémentaires : - Le premier consiste en la mise en oeuvre d'une campagne expérimentale basée sur l'acquisition d'un jeu de données (satellitaire et de terrain), nécessaire au développement de nouvelles approches pour l'analyse du paysage. La zone suivie, caractérisée par une forte anthropisation, est située à 50 km au sud-ouest de Toulouse. Les images satellitaires regroupent trois séries temporelles radar (bandes X, C et L), auxquelles s'ajoutent des acquisitions réalisées dans l'optique (Formosat-2, Spot-4/5). Avec un total d'une centaine d'images acquises dans les hyperfréquences, la zone commune aux différentes scènes couvre une surface de 10×10 km². Conjointement, les protocoles de mesures de terrain ont permis de considérer de manière indépendante les deux éléments clés de la surface : le sol et la culture. En complément des stations météorologiques installées dans le cadre du chantier, des mesures qualitatives et quantitatives ont été réalisés de manière synchrone avec les acquisitions satellites, sur un total de 387 parcelles. Cinq cultures sont principalement étudiées : blé, colza, tournesol, mais et soja. - Les signatures temporelles de chacune des cultures sont ensuite établies à chaque longueur d'onde d'acquisition satellitaire (optique et radar) à travers une approche originale de normalisation angulaire des signaux radar (combinaison de l'information radar et optique). Les résultats obtenus durant le cycle phénologique des cultures d'hiver (blé et colza) et d'été (maïs, soja et tournesol) montrent clairement la complémentarité des approches multi-capteurs, et la spécificité des signaux radars (en lien avec les états de polarisations et les fréquences considérées). Deux paramètres biophysiques relatifs à la végétation sont enfin estimés (LAI et hauteur), les données micro-ondes montrant à la fois une importante sensibilité et de bonnes performances. - La modélisation électromagnétique sur sol nu a tout d'abord permis d'évaluer différents formalismes, à savoir : les modèles de Dubois et d'Oh (1992 et 2004) ayant comme caractéristiques communes une description simplifiée des processus. Ils sont confrontés à un modèle reposant sur des bases physiques, le modèle IEM (Integral Equation Model). L'application des modèles dans les différentes bandes spectrales (X, C et L), montre des résultats très hétérogènes, les meilleures performances étant obtenue en bande X, avec le modèle d'Oh 1992. Par la suite, l'amélioration des modèles tire parti de l'analyse des résidus (vis-à-vis des variables d'entrée), afin de réduire la dispersion observée. Les modèles testés sont optimisés et validés selon une approche de type résidus. Une forte amélioration est observée pour la plupart des modèles. Les résultats mettent en évidence l'intérêt des données multi-capteurs pour le suivi des surfaces dédiées à l'agriculture. Dans un futur proche, les missions spatiales telles que Tandem-X, Sentinel-1/-2, Radarsat Constellation ou Alos-2 devraient pérenniser l'accès à ces données, et préciser ainsi les résultats obtenus dans le cadre de cette thèse.The thesis fall within the "SudOuest" project, whose main objective is to contribute to the understanding and the modeling of the land surface functioning, at the landscape scale. This work aims to improve the capacity of monitoring and analysis of highly anthropic surfaces: agrosystems. Both actors and audience to climate change, these surfaces are also dedicated to the food production. So the problem is to reconcile sustainability of resources and sufficient level of production, identifying tools, such as remote sensing, useful in making decision at scales ranging from plot to land. In this context, the Synthetic Aperture Radar (SAR) embedded in satellites have the twofold advantages of being sensitive to different parameters of the land surface (related to soil, and vegetation), and the ability to observe by cloudy condition (unlike sensors operating in the visible). Since the 90s, several studies based on images acquired with SAR technology have shown the interest of microwave data for the monitoring of land surface. In recent years, the emergence of satellite missions at X- and L-bands enriches study opportunities once only limited to the C-band. These sensor/satellite couples now provide products with high spatial resolution (up to a meter), with the possibility of weekly revisits, necessary criteria for the monitoring of heterogeneous areas associated with high temporal dynamics. Works done in this thesis aim to establish the complementarities between the radar (TerraSAR-X, Radarsat-2 and Alos, at X-, C- and L-bands) and optical data (Formosat-2, Spot-4/-5) acquired by satellites for the monitoring of agrosystems. They revolve around three complementary areas: - The first is the implementation of an experimental campaign based on the acquisition of a set of data (satellite and ground), necessary for the development of new approaches to landscape analysis. The studied area, characterized by a strong human impact, is located near Toulouse (at 50 km in the South West). Satellite images include three radar time series acquired at X-, C- and L-bands, and images acquired in the optical (Formosat-2, Spot-4/-5). With a total of one hundred images acquired in the microwave domain, the common area to the different scenes covering a region of 10×10 km². Together, the protocols used for field measurements consider independently the two key elements of the surface: the soil and the culture. In addition to the weather stations (part of the "SudOuest" project), qualitative and quantitative measurements are performed synchronously with the satellite acquisitions, on a total of 387 plots. Five crops are mainly studied: wheat, rapeseed, sunflower, corn and soybean. - The temporal signatures of these crops are then established for each satellite wavelength (optical and radar), through an original approach based on an angular normalization of radar signals (combining the optical and radar information). The results obtained during the phenological cycle of winter (wheat and rapeseed) and summer crops (corn, soybean and sunflower) clearly show the complementarity of multi-sensor approaches and the specificity of radar signals (associated with the considered polarization states and frequencies). Two biophysical parameters related to vegetation are finally estimated (leaf area index and height), the microwave data showing both high sensitivity and good performances. - The electromagnetic modeling of bare soil is first used to evaluate different formalisms, namely Dubois and Oh (1992 and 2004) models, with common characteristics, a simplified description of the process. They are confronted with a model based on the physical laws, the IEM (Integral Equation Model). The application of models in different spectral bands (X, C and L), shows very mixed results; the best performances are obtained at X-band with Oh 1992 model. Thereafter, the enhancement of the models takes advantage of the residue analysis (as a function of the input variables), to reduce the observed dispersion. The tested models are optimized and validated using an approach such residues. A significant improvement is observed for most models. The results highlight the interest of multi-sensor data for the monitoring of continental surfaces dedicated to agriculture. In the near future, satellite missions such as Tandem -X, Sentinel-1/-2, Radarsat Constellation or Alos-2 should sustain access to these data, and define the results obtained in this thesis