Canadian Journal of Remote Sensing · 1984 · 10 citations · 2 references
AgricultureCrop SciencesGeographyCrop SensingPasture MonitoringRemote SensingCrop ClassificationCrop Spectral SignaturesRemote Sensing For Crop ManagementRemote Sensing For Crop ModelingSatellite SensorsZone DelineationRegional Crop Production EstimationRemote Sensing Crop ClassificationSatellite-based Agronomic Monitoring
RÉSUMÉDans une proportion de soixante-quinze pour cent, le blé d'hiver canadien est cultivé en Alberta et cette production est réalisée à 45 % dans la région de Warner-Foremost. L'objectif du projet consistait à mettre sur pied et à l'épreuve un modèle qui permettrait de déterminer l'étendue totale de la zone et la localisation du blé d'hiver dans le sud de l'Alberta en utilisant des données numériques de satellites de télédétection des ressources. Deux segments d'essai ont été établis, l'un près de Warner et l'autre à Foremost.Deux méthodes d'évaluation de l'exactitude de la classification ont été utilisées: l'analyse de l'étendue totale de la zone et l'analyse de localisation. L'étendue totale de la zone recouverte de blé d'hiver a été surestimée de 62 % et de 8 % pour Warner et Foremost, respectivement, à partir des données recueillies au printemps. L'utilisation des données recueillies au printemps et à l'automne, disponibles uniquement pour Warner, a entraîné une surestimation de 8 %. L'évaluation de l'exactitude de la classification du blé d'hiver en fonction du lieu est importante si l'on veut évaluer l'état des cultures et les dégâts de l'hiver. Quatre-vingt-sept et quatre-vingt-dix pour cent des pixels connus représentant le blé d'hiver dans les segments d'essai de Warner et de Foremost, respectivement, ont été correctement classés à l'aide des données recueillies au printemps. Les illusions connexes étaient respectivement de 37 % et de 8 %. L'utilisation des données recueillies au printemps et à l'automne, dans le cas de Warner, a ramené le taux d'illusions à 12 % avec une exactitude de 83 % pour les pixels représentant de blé d'hiver correctement classés. Les erreurs d'omission résultaient de pixels de frontière non classés, problème accentué par l'étroitesse relative des champs.
2
Photogrammetric Engineering and Remote Sensing
John Nicol, B. King · UCL Discovery (University College London) · 2007 · 9.4K citations