In-season crop inventory using multi-angle and multi-pass RADARTSAT-2 SAR data over the Canadian prairies

En réponse à la demande croissante pour un inventaire des cultures en cours de saison, notre étude présente les résultats de l’identification des cultures et des estimations des superficies cultivées en début de saison, fondés sur un classificateur de forêt aléatoire utilisant des données SAR en mode quad-pol fin (FQ) de RADARSAT-2. Trente scènes SAR FQ de RADARSAT-2, acquises au-dessus d’Indian Head (Canada) au cours de la campagne AgriSAR effectuée en 2009 par l’Agence spatiale européenne (ASE), ont été analysées. Conformément aux résultats d’autres recherches, la présente étude a révélé que les meilleures exactitudes de classification sont obtenues du milieu à la fin de la saison (du début juillet à la mi-août) lorsque la plupart des cultures se trouvent en croissance végétative et au début de la reproduction. En outre, l’intégration d’images multifaisceaux permet d’obtenir une exactitude accrue de la classification, de l’ordre de 2 à 12 %. Pour les images acquises à intervalles rapprochés, des angles d’incidence plus faibles permettent habituellement d’obtenir une plus grande exactitude de classification par rapport à des angles d’incidence plus grands. Afin d’arriver à une performance optimale de la classification, l’acquisition d’images multitemporelles devrait être combinée à l’acquisition d’images multifaisceaux. Pour les grandes cultures, notamment le canola, le blé de printemps, les lentilles et les pois cultivés, il est possible d’atteindre des exactitudes supérieures à 85 % au début de la saison de croissance (début juillet) lorsque des données multitemporelles multifaisceaux en mode quad-pol fin de RADARSAT-2 sont utilisées.