Crop type classification using the combination of Sentinel-1 and Sentinel-2 data

Abstract

With the launch of the optical Sentinel-2 and Synthetic Aperture Radar (SAR) Sentinel-1 satellites, the public got access to freely available data with a high spatial-temporal resolution, which has boosted great interest in the applicability of the optical-SAR combination for crop type mapping. This thesis examines the potential of the Sentinel-1 and Sentinel-2 data synergy for crop type mapping. The thesis consists of three major parts: 1) the systematic review of existing research publications; 2) the study on large-scale crop type mapping using bi-weekly time-series features from both sensors to map 16 crop classes in Brandenburg (Germany); 3) examining and improving the spatial transferability of Random Forest models for crop type mapping across Germany. The research outcomes of the thesis present the advantages and limitations of using one or the combination of both, Sentinel-1 and Sentinel-2 data sources for large-scale, detailed crop type mapping in Germany.

Mit dem Start der optischen Sentinel-2- und SAR (Synthetic Aperture Radar) Sentinel-1-Satelliten erhielt die Öffentlichkeit Zugang zu frei verfügbaren Daten mit einer hohen räumlichen und zeitlichen Auflösung, was zu einem großen Interesse an der Anwendbarkeit der Kombination von optischen und SAR-Daten für die Kartierung von landwirtschafltichen Kulturarten führte. In dieser Arbeit wird das Potenzial der Synergie von Sentinel-1- und Sentinel-2-Daten für die Kartierung von Kulturpflanzen untersucht. Die Arbeit besteht aus drei Hauptteilen: 1) die systematische Durchsicht bestehender Forschungspublikationen; 2) die Studie zur großflächigen Kartierung von Kulturpflanzen unter Verwendung zweiwöchentlicher Zeitreihenmerkmale beider Sensoren zur Kartierung von 16 Kulturpflanzenklassen in Brandenburg (Deutschland); 3) die Untersuchung und Verbesserung der räumlichen Übertragbarkeit von Random Forest Modellen für die Kartierung von Kulturpflanzen in ganz Deutschland.