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Mapping Crops & their Biophysical Characteristics with Polarimetric SAR & Optical Remote Sensing: Open, Online Training

Posted: Thu Mar 24, 2022 9:45 am America/New_York
by ARSET - sarah.cutshall
NASA’s Applied Remote Sensing Training Program (ARSET) has opened a new open, online advanced webinar series: Mapping Crops and their Biophysical Characteristics with Polarimetric SAR and Optical Remote Sensing. This 4-part training will be delivered in English and Spanish and will present advanced radar remote sensing techniques using polarimetry to extract crop structural information, optical imagery from Sentinel-2 to map and monitor crop types and assess their biophysical characteristics, and Sen4Stat – an open source system demonstrating the potential of optical and SAR satellite Earth observations for monitoring and reporting of the SDG targets related to agriculture.

If you would like to join us or pass along to colleagues who will find it useful, please do so. Please see the training details and registration information below.

Retweet option (English): https://twitter.com/NASAARSET/status/1503787011504807938
Retweet option (Spanish): https://twitter.com/NASAARSET/status/1503786791706447877




Mapping Crops and their Biophysical Characteristics with Polarimetric SAR and Optical Remote Sensing


Mapping crop types and assessing their characteristics is critical for monitoring food production, enabling optimal use of the landscape, and contributing to agricultural policy. Remote sensing methods based on optical and/or microwave sensors have become an important means of extracting information related to crops. Optical data is related to the chemical properties of the vegetation, while radar data is related to vegetation structure and moisture. Radar can also image the Earth’s surface regardless of almost any type of weather condition.


This four-part, advanced training builds on the previous ARSET agricultural training. Here we present more advanced radar remote sensing techniques using polarimetry to extract crop structural information. We also present Sen4Stat – an open source system demonstrating the potential of optical and SAR satellite Earth observations for monitoring and reporting of the SDG targets related to agriculture. Sen4Stat also combines Earth observation data with national statistical data sets and surveys to support National Statistical Offices in the uptake of satellite Earth observations for agricultural statistics.


This series will focus on the use of dual polarization C-band SAR from Sentinel-1, fully polarimetric C-band SAR from the RADARSAT Constellation Mission (RCM), fully polarimetric L-band SAR from SAOCOM (SAtélite Argentino de Observación COn Microondas), and optical imagery from Sentinel-2 to map and monitor crop types and assess their biophysical characteristics. This series will also cover the theory of SAR Polarimetry and include a practical exercise using the Sentinel Application Platform (SNAP) and Python code written in JupyterNotebooks, a web-based interactive development environment for scientific computing and machine learning.


This webinar series is a collaboration between ARSET, Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC), European Space Agency (ESA), United Nations Office for Outer Space Affairs (UNOOSA), University of Stirling, Université Catholique de Louvain (UCLouvain), and the CEOS Working Group on Capacity Building & Data Democracy (WGCapD).


Relevant UN Sustainable Development Goals:
Goal 2: End hunger, achieve food security and improved nutrition and promote sustainable agriculture
Target 2.4: By 2030, ensure sustainable food production systems and implement resilient agricultural practices that increase productivity and production, that help maintain ecosystems, that strengthen capacity for adaptation to climate change, extreme weather, drought, flooding and other disasters and that progressively improve land and soil quality

Course Dates: April 12, 19, 26, & May 3, 2022

Times and Registration Information:
English Session: 10:00-12:30 EDT (UTC-4): https://go.nasa.gov/3hVAjir
Spanish Session: 13:00-15:30 EDT (UTC-4): https://go.nasa.gov/3MPw8Da


Learning Objectives: By the end of this training attendees will be able to:
-Explain the theory behind SAR Polarimetry, especially as related to crop characteristics
-Generate polarimetric parameters using open source imagery/software and perform a time series analysis of crop growth
-Identify how Sen4Stat can support National Statistical Offices in the uptake of satellite Earth observations for agricultural statistics
-Perform a time series analysis of crop types using Sentinel-2 derived LAI index


Audience: This webinar series is intended for local, regional, federal, and non-governmental organizations from agriculture and food security related agencies to use radar and optical remote sensing applications in the domain of agriculture for crop mapping and monitoring.

Course Format: Four, 2.5 hour parts

Retweet option: https://twitter.com/NASAARSET/status/1503787011504807938





Mapeo de Cultivos y sus Características Biofísicas con SAR Polarimétrico y Teledetección Óptica

El mapeo de tipos de cultivos y la evaluación de sus características son críticos para el monitoreo de la producción alimentaria, permitiendo el mejor uso del paisaje y contribuyendo a la política agrícola. Los métodos de teledetección basados en sensores ópticos y/o microondas se han convertido en medios importantes de extraer información relacionada con los cultivos. Los datos ópticos están relacionados con las propiedades químicas de la vegetación, mientras que los datos de radar están relacionados con la estructura y la humedad de esta. El radar también puede capturar imágenes de la superficie de la Tierra en casi cualquier tipo de condición meteorológica.

Esta capacitación avanzada de cuatro partes está basada en la capacitación de ARSET de agricultura anterior. En esta, presentamos técnicas de teledetección más avanzadas usando la polarimetría para extraer información sobre la estructura de los cultivos. También presentamos Sen4Stat – un sistema de fuente abierta que demuestra el potencial de las observaciones de la Tierra ópticas y de SAR (radar de apertura sintética por sus siglas en inglés) para el monitoreo y la presentación de informes sobre las metas de los ODS relacionados con la agricultura. Sen4Stat también combina datos de la observación de la Tierra con conjuntos de datos estadísticos nacionales y datos de estudios topográficos para apoyar las Oficinas Nacionales de Estadísticas en la incorporación de observaciones de satélites para las estadísticas agrícolas.

Esta serie se centrará en Sentinel-1 banda-C de polarización dual, SAR banda-C completamente polarimétrico de la misión “RADARSAT Constellation Mission” (RCM), SAR banda-L completamente polarimétrico de SAOCOM (SAtélite Argentino de Observación COn Microondas) e imágenes ópticas de Sentinel-2 para mapear y monitorear tipos de cultivos y evaluar sus características biofísicas. Esta serie también cubrirá la teoría de la Polarimetría SAR e incluirá un ejercicio práctico usando el Sentinel Application Platform (SNAP) y el código de Python escrito en Jupyter Notebooks, un entorno de desarrollo en la web interactivo para la computación científica y el aprendizaje automático.

Esta serie de seminarios web es una colaboración entre ARSET, Agricultura y Agroalimentación de Canadá (AAFC), la Agencia Espacial Europea (ESA), la Oficina de las Naciones Unidas para los Asuntos del Espacio Ultraterrestre (UNOOSA), la Universidad de Stirling, la Universidad Católica de Louvain (UCLouvain) y el Grupo de Trabajo del CEOS sobre Desarrollo de Capacidades y Democracia de Datos (WGCapD).


Objetivos de Desarrollo Sostenible de la ONU Relevantes:
Objetivo 2: Poner fin al hambre, lograr la seguridad alimentaria y la mejora de la nutrición y promover la agricultura sostenible
Meta 2.4: Para 2030, asegurar la sostenibilidad de los sistemas de producción de alimentos y aplicar prácticas agrícolas resilientes que aumenten la productividad y la producción, contribuyan al mantenimiento de los ecosistemas, fortalezcan la capacidad de adaptación al cambio climático, los fenómenos meteorológicos extremos, las sequías, las inundaciones y otros desastres, y mejoren progresivamente la calidad del suelo y la tierra


Fechas: 12, 19, y 26 de abril y 3 de mayo 2022


Inscripciones:
español: 13h a 15h30 Horario Este de EE.UU (UTC-4): https://go.nasa.gov/3MPw8Da
inglés: 10h a 12h30 Horario Este de EE.UU. (UTC-4)L https://go.nasa.gov/3hVAjir


Objetivos de Aprendizaje: Al finalizar esta capacitación, las/los participantes podrán:
-Explicar la teoría detrás de la polarimetría SAR, especialmente en relación con las características de los cultivos
-Generar parámetros polarimétricos utilizando software/imágenes de código abierto y realizar análisis de series de tiempo del crecimiento de los cultivos
-Identificar cómo Sen4Stat puede apoyar a las Oficinas Nacionales de Estadísticas en la adopción de observaciones satelitales de la Tierra para las estadísticas agrícolas.
-Realizar un análisis de series de tiempo de tipos de cultivos utilizando el índice de área foliar (LAI por sus siglas en inglés) derivado de Sentinel-2


Audiencia Meta: Este seminario web en cuatro partes está dirigido a organizaciones locales, regionales, federales y no gubernamentales de agencias relacionadas con la agricultura y seguridad alimentaria para que utilicen aplicaciones de la teledetección con radar y óptica en el ámbito de la agricultura para el mapeo y monitoreo de cultivos.


Formato del Curso: Cuatro sesiones de 2 horas y media cada una


Retweet: https://twitter.com/NASAARSET/status/1503786791706447877