Dataset Persistent ID
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doi:10.57715/UNR/YRH5LP |
Publication Date
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2022-07-28 |
Title
| Dataset: Use of Radarsat-2 ultra-fine images in horticulture-intensive farming: land use detection and crop discrimination |
Alternative Title
| Datos de: Uso de imágenes ultra fino de Radarsat-2 en cultivos de horticultura: detección de uso del suelo y discriminación de cultivos |
Author
| Cotlier, Carlos Gustavo (Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura. Área de Sensores Remotos. Rosario; Argentina) - ORCID: 0000-0002-2769-5274
Brisco, Brian (Canada Centre for Mapping and Earth Observation, Natural Resources Canada) - ORCID: 0000-0001-8439-362X
Mondino, María Cristina (Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Rosario; Argentina) - ORCID: 0000-0002-1159-7493
Grasso, Rodolfo (Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Rosario; Argentina) - ORCID: 0000-0002-0942-9204
Vicioso, Benito (Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura. Escuela de Agrimensura. Rosario; Argentina) - ORCID: 0000-0003-1809-0211
López, Diego Alejandro Germán (Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura. Área de Sensores Remotos. Rosario; Argentina) - ORCID: 0000-0003-0639-4613
Cornero, Cecilia (Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura. Área de Sensores Remotos. Rosario; Argentina) - ORCID: 0000-0002-5378-1096
Balparda, Laura Rita (Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura. Área de Sensores Remotos. Rosario; Argentina) - ORCID: 0000-0002-7666-8213 |
Contact
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Balparda, Laura Rita (Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura. Escuela de Agrimensura. Área de Sensores Remotos. Rosario; Argentina) |
Description
| This dataset corresponds to input data, processed data and results published in Cotlier et al. (2011). The research was carried out to determine the capability to discriminate crops in horticultural plots smaller than 1 ha, using Radarsat-2 satellite images, in Ultra-Fine mode of 3 m spatial resolution. The input data are: a vector cartographic database with monitored horticultural fields boundaries and crops photographic records. The processed data are: raster cartographic databases corresponding to processed Radarsat-2 satellite images. The statistical analysis results are available in comma-separated tabular format files and a spreadsheet. (2011-10-04)
El presente conjunto de datos corresponde a datos de entrada, intermedios y resultados publicados en Cotlier et al. (2011). La investigación se llevó a cabo para determinar la capacidad de discriminar cultivos en predios hortícolas menores a 1 ha, a través de imágenes satelitales Radarsat-2, en modo Ultra-Fino de 3 m de resolución espacial. Los datos de entrada son: una base cartográfica vectorial con los límites de los predios hortícolas monitoreados y un registro fotográfico de cultivos. Los datos intermedios son: bases cartográficas raster correspondientes a imágenes satelitales Radarsat-2 procesadas. Los resultados del análisis estadístico están disponibles en archivos en formato tabular separado por comas y en una planilla de cálculo. (2011-10-04) |
Subject
| Agricultural Sciences; Earth and Environmental Sciences |
Keyword
| Remote sensing (AGROVOC) https://agrovoc.fao.org/browse/agrovoc/es/page/c_6498?clang=en
Synthetic Aperture Radar (AGROVOC) https://agrovoc.fao.org/browse/agrovoc/es/page/c_37908?clang=de
Horticulture (AGROVOC) https://agrovoc.fao.org/browse/agrovoc/es/page/c_3671?clang=en
Teledeteción (AGROVOC) https://agrovoc.fao.org/browse/agrovoc/es/page/c_6498
Radar de apertura sintética
Horticultura (AGROVOC) https://agrovoc.fao.org/browse/agrovoc/es/page/c_3671 |
Topic Classification
| Ciencias de la tierra y ciencias ambientales relacionadas (FORD) https://biblioteca.mincyt.gob.ar/ford/1.5
Agricultura, silvicultura y pesca (FORD) https://biblioteca.mincyt.gob.ar/ford/4.1 |
Related Publication
| Cotlier, C., Brisco, B., Mondino, M. C., Grasso, R., Vicioso, B., López, D. A., Cornero, C. & Balparda, L. R. (2011). Use of Radarsat-2 ultra-fine images in horticulture–intensive farming: land use detection and crop discrimination. Canadian Journal of Remote Sensing, 37(1), 37-44. doi: 0.5589/m11-019 https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.5589/m11-019
Balparda, L. R. y López, D. (2022). Un aporte al desarrollo de la horticultura en Santa Fe. RDA-UNR Info. doi: 10.57715/info/horticultura-santa-fe https://dataverse-info.unr.edu.ar/un-aporte-al-desarrollo-de-la-horticultura-en-santa-fe/ |
Notes
| Pre-procesamiento: calibración a σ° (sigma nought), georreferenciación y corregistración. Definición de lotes testigo utilizando datos de coordenadas relevados con un navegador personal de mano GPS GARMIN eTrex. Procesamiento: filtro de Frost mejorado 3x3 (kernel) y matriz de co-ocurrencia de textura. Análisis estadístico: obtención de medidas resúmenes en los lotes testigos (region of interest): sumatoria, promedio y desvío estándar. Cálculo de intervalos de confianza. Representación de características de los datos a través de gráficos estadísticos. Uso de los datos en los datasets: para comparar con resultados que se obtengan en otras áreas utilizando la misma metodología, para comparar con resultados que se obtengan en la misma área pero con una metodología superadora, con fines académicos, entre otros. Los datos en las imágenes satelitales Radarsat-2, la metodología y los resultados obtenidos (datasets y gráficos) revelan la capacidad del radar de alta resolución en discriminar cultivos en predios hortícolas de dimensiones pequeñas (menos de una hectárea). |
Language
| English; Spanish, Castilian |
Producer
| Área de Sensores Remotos. Escuela de Agrimensura (Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura. Universidad Nacional de Rosario) (ASR) https://web.fceia.unr.edu.ar/es/institucional/areas/30-centro-de-sensores-remotos-csr.html
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Depositor
| Balparda, Laura Rita |
Deposit Date
| 2021-06-22 |
Time Period Covered
| Start: 2009-11-03 ; End: 2009-12-22 |
Date of Collection
| Start: 2009-11-03 ; End: 2009-12-22 |
Kind of Data
| Modelo raster: obtenido del procesamiento de una imagen satelital Radarsat-2, formato Geotiff (tres archivos monobanda), generado en ENVI 4.8; Modelo vectorial: obtenido de una captura con GPS GARMIN eTrex de mano, generado en ENVI 4.8, disponible en formato compacto abierto Geopackage (migrado en QGIS); Imagen JPG: fotos capturadas con una cámara Digital Panasonic LS60, formato JPG, visibles en el artículo publicado por Cotlier et al. (2011); Planilla de cálculo: contiene tablas con medidas resúmenes (sumatoria, promedio y desvío estándar) y gráficos estadísticos calculados sobre sigma nought correspondiente a las imágenes satelitales en las polarizaciones HH y HV, donde se visualiza la capacidad del sensor radar de alta resolución en la discriminación de los cultivos en los predios hortícolas. |
Software
| ENVI, Version: 4.8 |
Data Sources
| Datos captados por sensores remotos a bordo de satélites. Radarsat-2, ultra-fine U10, producto SGX, polarización HH y HV, resolución 3 m, ángulo de incidencia 37,32°. Fechas: 2009-11-04, 2009-11-28, 2009-12-22. Relevamiento en terreno de los tipos de cultivo en el área de estudio, registrado en planillas ad-hoc y geoposicionamiento usando GPS GARMIN eTrex de mano. Fechas: 2009-11-03 y 2009-11-27. |
Origin of Sources
| Imágenes satelitales de radar Radarsat-2, provistas bajo el programa SOAR (Scientific Operational and Applications Research), programa llevado a cabo en forma conjunta por MacDonald Dettwiler and Associates Ltd. Geospatial Services Inc. (MDA GSI) y el Gobierno Canadiense a través de Canadian Space Agency (CSA) y Natural Resources Canada’s Centre for Remote Sensing (CCRS). |