BELSAR-Science: Een sprong voorwaarts in landbouw-teledetectie dankzij bistatische radar

#Webstory, #STEREO, #RADAR, #Landbouw

Gepubliceerd op 8 september 2023

Synthetic Aperture Radar (SAR)-technologie, een krachtig teledetectiemiddel voor landmonitoring, stelt ons in staat om snel en efficiënt gegevens te verzamelen, zelfs bij bewolking of slecht weer. De huidige "monostatische" SAR-systemen zoals Sentinel-1 hebben echter hun beperkingen. Ze kunnen niet volledig multidimensionale effecten vastleggen of gebruik maken van verschillende verstrooiingsgeometrieën omdat ze zijn samengesteld uit een enkele set van zender, ontvanger en antenne, waardoor ze maar in beperkte mate de complexe planten- en bodemkenmerken in landbouwgebieden kunnen karakteriseren.

Ondanks de potentiële voordelen zijn de toepassingen van "bistatische" SAR in de landbouw en hydrologie nog niet veel onderzocht. Eén reden hiervoor is het gebrek aan experimentele gegevens die bistatisch SAR combineren met in-situ metingen van bodem en vegetatie.

Het Belgisch Wetenschapsbeleid (BELSPO) en het Europees Ruimteagentschap (ESA) erkenden deze tekortkoming en besloten samen te werken aan het BELSAR-project. Dit project bestond uit drie fasen: het verzamelen van gegevens (BELSAR-Campaign, 2016-2018), wetenschappelijke analyse (BELSAR-Science, 2019-2022) en het delen van de bevindingen (BELSAR-Publication, 2022-2023). Het project verzamelde een unieke dataset met zowel mono- als bistatische, volledig polarimetrische SAR-gegevens in L-band (rond 23 cm golflengte) en uitgebreide in-situ metingen van vegetatie en biogeofysische bodemvariabelen in maïs- en wintertarwevelden. Al deze gegevens werden in 2018 opgenomen in België, boven en in de BELAIR HESBANIA-testsite.

Bistatisch SAR-systeem gemonteerd op twee vliegtuigen die in tandem vliegen tijdens de BELSAR-campagne.

Bistatisch SAR-systeem gemonteerd op twee vliegtuigen die in tandem vliegen tijdens de BELSAR-campagne.

Het BELSAR-Science project, gestart in 2019, had als doel om deze dataset te gebruiken voor de ontwikkeling van SAR-wetenschap (geavanceerde SAR-verwerking) en toepassingen op het gebied van verandering, hydrologie (bodemvochtigheid) en landbouw (gewasmonitoring). Vier academische partners – UCLouvain, UGent, het ULiège Space Center en de Koninklijke Militaire Academie – droegen hun expertise bij aan het project, naast privépartner MetaSensing B.V., die hielp met de vliegcampagne.

Onderzoeker in een wintertarweveld tijdens BELSAR-Campaign.
Onderzoeker bereidt een vegetatiemonster voor op ovendroging om het drogestofgehalte te bepalen tijdens BELSAR-Campaign.

Gedurende het BELSAR-Science-project werden geavanceerde interferometrische SAR-producten gegenereerd om deze toch al aanzienlijke dataset te vervolledigen. Onderzoekers beoordeelden ook het potentieel van het bistatische systeem dat in de BELSAR-campagne werd gebruikt en deden aanbevelingen voor toekomstige satelliet-teledetectiemissies. Daarnaast werden er algoritmen ontwikkeld en getest voor het schatten van bodemvochtigheid en de groene-oppervlakte-index (d.w.z. de verhouding tussen het groene blad- en stengeloppervlak en het grondoppervlak) van gewassen, twee kritieke indices voor gewasbewaking en opbrengstprognoses die van veel nut zouden kunnen zijn voor boeren, beleidsmakers en adviseurs, aangeleverd op een tijdige, betrouwbare en kosteneffectieve manier ongeacht de weersomstandigheden.


Viermaal hetzelfde gebied, opgenomen door de vliegtuig-SAR-sensor tijdens BELSAR-Campaign. De afbeelding toont drie verschillende polarisaties en rechts hun Pauli RGB-kleurcompositie. SAR reageert op oppervlaktekenmerken zoals structuur en vochtigheid, waardoor we het bestudeerde gebied anders kunnen waarnemen dan met optische systemen.
Opnames dateren van 20 juni 2018.
Green Area Index (GAI)-kaart van een gedeeltelijk geoogst maïsveld waar ook in-situ gegevens werden verzameld . De GAI wordt ingezet om de ontwikkeling en gezondheid van het gewas te beoordelen en de oogstopbrengst te voorspellen.
Opname dateert van 26 augustus 2018.

Om deze schat aan gegevens toegankelijk te maken voor het publiek, heeft het BELSAR-team ze grondig gedocumenteerd in een data descriptor, die momenteel wordt geëvalueerd. Ze hebben ook de verschillende gegevensbronnen van BELSAR-Campaign – SAR-beelden, bodem- en vegetatiedatasets – gecombineerd tot één enkele, vrij toegankelijke dataset die klaar is voor analyse. Deze dataset belooft in de toekomst waardevolle inzichten te blijven opleveren.

 

Het BELSAR-Science-team

Université catholique de Louvain (UCLouvain) 

Pierre Defourny
Pierre Defourny

Jean Bouchat
Jean Bouchat

Thomas De Maet
Thomas De Maet
E-mail

Brigitte Bedoret
Brigitte Bedoret
E-mail

 

Universiteit Gent (UGent)

Niko Verhoest
Niko Verhoest

Emma Tronquo
Emma Tronquo
E-mail

 

Centre Spatial de Liège (CSL) – ULiège

Anne Orban
Anne Orban

 

Royal Military Academy (RMA)

Xavier Neyt
Xavier Neyt

Meer informatie: