Adding simulated NDVI images can be effective for identifying crop types from Sentinel-1 C-SAR data

Author:

SONOBE Rei1,SEKI Haruyuki1,SHIMAMURA Hideki2,MOCHIZUKI Kan-ichiro2,SAITO Genya3,YOSHINO Kunihiko3,TANI Hiroshi4

Affiliation:

1. 静岡大学学術院農学領域

2. 株式会社パスコ

3. 東京大学大学院農学生命科学研究科

4. 北海道大学農学研究院,株式会社スマートリンク北海道

Publisher

Japan Society of Photogrammetry and Remote Sensing

Subject

Industrial and Manufacturing Engineering,Metals and Alloys,Strategy and Management,Mechanical Engineering

Reference21 articles.

1. 石塚直樹,2016.マイクロ波合成開口レーダを用いた農地計測事例.計測と制御,55(9),814-817.

2. 薗部 礼,関 晴之,島村秀樹,望月貫一郎,齋藤元也,吉野邦彦,2022.敵対的生成ネットワークを用いたSentinel-1 C-SARデータのNDVIシミュレーション画像の作成.写真測量とリモートセンシング,61(2),80-87.

3. 山谷祐貴,薗部 礼,小林伸行,望月貫一郎,王 秀峰,谷 宏,2020.XバンドおよびCバンドSARデータを併用した機械学習アルゴリズムによる作物分類の高精度化・効率化に関する検討.写真測量とリモートセンシング,59(6),259-274.

4. Breiman, L., 2001. Random forests. Machine Learning, 45, 5-32.

5. Chakhar, A., Hernandez-Lopez, D., Ballesteros, R., Moreno, M.A., 2021. Improving the Accuracy of Multiple Algorithms for Crop Classification by Integrating Sentinel-1 Observations with Sentinel-2 Data. Remote Sensing, 13(2), 243.

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1. Comparison of SAR-Optical translation frameworks based on Generative Adversarial Networks (GAN);Journal of the Japan society of photogrammetry and remote sensing;2023

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