SURVEILLANCE DES CULTURES TEMPORAIRES DANS IPU-CE À L'AIDE D'IMAGES DE SÉRIES CHRONOLOGIQUES SAR ET D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.4215/rm2025.e24006

Palabras clave:

Monitoring Land Use and Land Cover, SAR Data Cubes, Caatinga Biome

Resumen

Au cours des dernières décennies, les techniques de télédétection ont considérablement progressé, permettant une surveillance efficace de l'utilisation des terres, de la productivité agricole et des impacts environnementaux de l'expansion agricole dans le biome de la Caatinga. Cette étude intègre les produits de décomposition H-alpha développés par Cloude-Pottier, la rétrodiffusion Sigma-0, le rapport de polarisation et les indices de végétation dérivés des données Sentinel-1 dans un cube de données couvrant la période de juillet 2021 à août 2022. L'approche méthodologique a amélioré la qualité et l'hétérogénéité des échantillons d'entraînement, ce qui a donné lieu à une carte de classification plus précise et plus distribuée spatialement. Ces résultats contribuent à une meilleure compréhension de la dynamique agricole dans l'Ipu-CE, en particulier dans les zones à cycles de cultures multiples, et fournissent des informations précieuses pour soutenir la surveillance et l'élaboration de politiques agricoles durables dans les régions semi-arides.

Mots-clés: Surveillance de l'utilisation et de la couverture terrestre, cubes de données SAR, biome de Caatinga.

Biografía del autor/a

  • Ana Larissa Ribeiro De Freitas, National Institute for Space Research, São José dos Campos (SP), Brazil

    PhD student in Remote Sensing (INPE) with an emphasis on Monitoring Temporary Crops and the use of SAR, Geographer (UFC, 2017) and Master in Remote Sensing (INPE, 2021). Postgraduate in Business Intelligence, Big Data and Analytics (UNOPAR, 2022). Develops research in the Caatinga and Cerrado, using Earth Observation Data Cube for Classification of Time Series of SAR images with Deep Learning. Obtained support for her master's degree from the Funbio Scholarship Program - Conserving the Future 2019. Interested in the following topics: Remote Sensing, SAR, Temporary Crops, Monitoring, Data Cube, Land Use and Cover Dynamics.

  • Fabio Furlan Gama, National Institute for Space Research, São José dos Campos (SP), Brazil

    PhD in Remote Sensing from the National Institute for Space Research (2007). Experience in systems development and SAR radar applications, using interferometry and polarimetry, for applications in cartography, surface deformation and forest inventory.

  • Felipe Carvalho de Souza, National Institute for Space Research, São José dos Campos (SP), Brazil

    PhD student in Remote Sensing (INPE) with an emphasis on Temporary Crop Monitoring and the use of SAR, Geographer (UFC, 2017) and Master in Remote Sensing (INPE, 2021). Postgraduate in Business Intelligence, Big Data and Analytics (UNOPAR, 2022). She conducts research in the Caatinga and Cerrado, using the Earth Observation Data Cube to classify SAR image time series with Deep Learning. She received support for her master's degree from the Funbio Scholarship Program - Conserving the Future 2019. Interests: Remote Sensing, SAR, Temporary Crops, Monitoring, Data Cube, Land Use and Land Cover Dynamics.

Publicado

2025-05-26

Número

Sección

Artigos