Crop Phenology Estimation Using a Multitemporal Model and a Kalman Filtering Strategy

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10045/37746
Información del item - Informació de l'item - Item information
Título: Crop Phenology Estimation Using a Multitemporal Model and a Kalman Filtering Strategy
Autor/es: Vicente-Guijalba, Fernando | Martínez Marín, Tomás | Lopez-Sanchez, Juan M.
Grupo/s de investigación o GITE: Señales, Sistemas y Telecomunicación
Centro, Departamento o Servicio: Universidad de Alicante. Departamento de Física, Ingeniería de Sistemas y Teoría de la Señal | Universidad de Alicante. Instituto Universitario de Investigación Informática
Palabras clave: Agriculture | Kalman filter | Multitemporal | Phenology | Polarimetry | Rice | Synthetic aperture radar (SAR)
Área/s de conocimiento: Teoría de la Señal y Comunicaciones
Fecha de publicación: jun-2014
Editor: IEEE
Cita bibliográfica: IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2014, 11(6): 1081-1085. doi:10.1109/LGRS.2013.2286214
Resumen: In this letter, a new approach for crop phenology estimation with remote sensing is presented. The proposed methodology is aimed to exploit tools from a dynamical system context. From a temporal sequence of images, a geometrical model is derived, which allows us to translate this temporal domain into the estimation problem. The evolution model in state space is obtained through dimensional reduction by a principal component analysis, defining the state variables, of the observations. Then, estimation is achieved by combining the generated model with actual samples in an optimal way using a Kalman filter. As a proof of concept, an example with results obtained with this approach over rice fields by exploiting stacks of TerraSAR-X dual polarization images is shown.
Patrocinador/es: This project was supported in part by the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness (MINECO) and in part by EU FEDER under Project TEC2011-28201-C02-02.
URI: http://hdl.handle.net/10045/37746
ISSN: 1545-598X (Print) | 1558-0571 (Online)
DOI: 10.1109/LGRS.2013.2286214
Idioma: eng
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Derechos: © Copyright 2014 IEEE
Revisión científica: si
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.1109/LGRS.2013.2286214
Aparece en las colecciones:INV - SST - Artículos de Revistas

Archivos en este ítem:
Archivos en este ítem:
Archivo Descripción TamañoFormato 
Thumbnail2014_Vicente-Guijalba_etal_IEEE-GRSL_final.pdfVersión final (acceso restringido)583,27 kBAdobe PDFAbrir    Solicitar una copia
Thumbnail2014_Vicente-Guijalba_etal_IEEE-GRSL.pdfVersión revisada (acceso abierto)807,49 kBAdobe PDFAbrir Vista previa


Todos los documentos en RUA están protegidos por derechos de autor. Algunos derechos reservados.