Multitemporal monitoring and mapping of rice paddy fields with Sentinel-1 satellite data

The European Space Agency (ESA), through its Kick-Start Activity (KSA) programme, supports innovative ideas on possible uses of space technology and spaceborne data. The KSA initiative periodically issues calls on specific topics and funds a limited number of innovative ideas. Ticinum Aerospace, an academic Spin-Off on Earth Observation of the University of Pavia, answered the organic farming call with the Vialone project which, after several preliminary discussion and clarifications on both technical and business aspects of the idea, has been selected for funding. The objective of Vialone is to support the organic certification process through the analysis of the related parameters visible from space, aiming at verify the declared compliance with the strict organic farming regulations. In this Thesis, the main technical aspects related to monitoring of organic rice fields have been investigated. Among these, water management was addressed in depth. A state-of-the-art on rice mapping and flooded vegetation detection from space, allowed us to develop a little branch of the Vialone project: the classification of conventional rice fields with Sentinel-1 radar data. This part of the project permits to undergo a preliminary discrimination between conventional and organic rice fields. Thanks to the analysis carried out within the KSA time-frame, we understood the clear differences both in the growth and regulations of conventional and organic rice fields. The latter, in fact, benefits from a growth without any type of chemical product with weedicide and fertilization purposes. Thanks to conventional rice paddy fields classification with spaceborne data, it is possible to generate a warning in the case a given organic rice field is classified as conventional. This would suggest a potential violation of the organic regulations provided for organic farming and, therefore, further investigations should be taken into account. It is also important to keep in mind that many factors can affect the classification operation. Among these there are acquisition parameters (incidence angle, wavelength, polarization, etc.) and target parameters (phenology if the target is a plant, humidity, geometric and electromagnetic features, etc.). Given this context, in this work we want to build a simple but robust classification method based on SAR data which is able to provide a discrimination indicator between organic and conventional rice fields.

Rilevazione e caratterizzazione di risaie con dati satellitari Sentinel-1. L'Agenzia Spaziale Europea (ESA), tramite il programma Kick-Start Activity (KSA), supporta idee innovative riguardanti le possibili modalità di utilizzo delle tecnologie satellitari. L'iniziativa KSA pubblica periodicamente bandi su argomenti specifici e finanzia un numero limitato di progetti. Ticinum Aerospace, Spin-Off accademica sull'osservazione della Terra dell'Università di Pavia, ha partecipato al bando avente come tema agricoltura biologica tramite il progetto Vialone il quale, dopo aver superato una serie di analisi preliminari riguardanti aspetti di fattibilità tecnica e sostenibilità economica, è stato selezionato per essere finanziato. l'obbiettivo di Vialone è quello di supportare il processo di certificazione biologica tramite l'analisi dei parametri visibili da satellite, al fine di verificare l'effettiva conformità dichiarata del prodotto biologico. In questo lavoro di tesi, sono stati analizzati e approfonditi i principali aspetti tecnici legati al monitoraggio di risaie biologiche. Tra questi, la regimazione delle acque è stato l'aspetto più approfondito. Un'analisi dello stato dellarte sul monitoraggio satellitare di risaie e rilevamento di vegetazione inondata, ha permesso di sviluppare una piccola parte del progetto Vialone: la classificazione di risaie convenzionali con dati radar Sentinel-1. Questa parte del sistema complessivo permette di effettuare una preliminare distinzione tra campi di riso tradizionali e biologici. Dallo studio condotto durante il KSA, abbiamo avuto modo di comprendere le nette differenze nella crescita e nella regolamentazione che esistono nella coltivazione del riso convenzionale e biologico. Quest'ultimo, infatti, gode di una crescita totalmente priva di prodotti chimici che vengono utilizzati per scopi di diserbo e fertilizzazione. Tramite la classificazione di risaie da dati satellitari, è possibile generare degli allarmi nel caso in cui una data risaia biologica venisse classificata come riso convenzionale. Questo indicherebbe infatti una potenziale mancata osservazione delle rigide regolamentazioni previste nella coltivazione biologica e, pertanto, una più approfondita analisi andrebbe presa in considerazione. È importante anche tenere conto che sono moltissimi i fattori che influenzano l'operazione di classificazione. Tra questi vi sono i parametri di acquisizione dati (angolo di incidenza, lunghezza d'onda, polarizzazione, ecc.) e i parametri relativi alla natura del target (fenologia, umidità, caratteristiche geometriche ed elettromagnetiche, ecc.). Ecco perché, dato questo contesto, vogliamo in questa trattazione trovare un metodo semplice ma allo stesso tempo robusto che sia in grado di classificare i campi di riso da dati radar Sentinel-1 in maniera tale da ottenere un primo indicatore che possa discriminare efficacemente una risaia biologica da una tradizionale.