論文の概要: Satellite-based Rabi rice paddy field mapping in India: a case study on Telangana state

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.05189v1
• Date: Mon, 07 Jul 2025 16:47:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.522026
• Title: Satellite-based Rabi rice paddy field mapping in India: a case study on Telangana state
• Title（参考訳）: インドにおけるサテライト系ラビ水田マッピング--テランガナ州を事例として
• Authors: Prashanth Reddy Putta, Fabio Dell'Acqua,
• Abstract要約: 本研究は、2018-19年米の季節にインドの32の地域におけるアグロ・エコロジーの変動に適応する表現学主導の枠組みを開発した。 地域別校正法は,従来の地域クラスタリング法に比べて93.3%の精度で8.0ポイント改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate rice area monitoring is critical for food security and agricultural policy in smallholder farming regions, yet conventional remote sensing approaches struggle with the spatiotemporal heterogeneity characteristic of fragmented agricultural landscapes. This study developed a phenology-driven classification framework that systematically adapts to local agro-ecological variations across 32 districts in Telangana, India during the 2018-19 Rabi rice season. The research reveals significant spatiotemporal diversity, with phenological timing varying by up to 50 days between districts and field sizes ranging from 0.01 to 2.94 hectares. Our district-specific calibration approach achieved 93.3% overall accuracy, an 8.0 percentage point improvement over conventional regional clustering methods, with strong validation against official government statistics (R^2 = 0.981) demonstrating excellent agreement between remotely sensed and ground truth data. The framework successfully mapped 732,345 hectares by adapting to agro-climatic variations, with Northern districts requiring extended land preparation phases (up to 55 days) while Southern districts showed compressed cultivation cycles. Field size analysis revealed accuracy declining 6.8 percentage points from medium to tiny fields, providing insights for operational monitoring in fragmented landscapes. These findings demonstrate that remote sensing frameworks must embrace rather than simplify landscape complexity, advancing region-specific agricultural monitoring approaches that maintain scientific rigor while serving practical policy and food security applications.
• Abstract（参考訳）: 水田の正確なモニタリングは、小作農地帯における食料安全保障と農業政策にとって重要であるが、従来のリモートセンシングアプローチは、分断された農地の時空間的均質性に苦慮している。 本研究は,インド・テランガナの32地区にまたがる地域農業生態の変化に,2018-19ラビ稲の季節に適応する表現学主導型分類枠組みを開発した。 この研究は時空間の顕著な多様性を明らかにしており、地域ごとの表現学的タイミングは0.01から2.94ヘクタールの範囲で最大50日まで変化している。 地域別校正法は,従来の地域クラスタリング法に比べて93.3%の精度で8.0ポイント向上し,官報統計(R^2 = 0.981)に対する強い検証結果が得られた。 この枠組みは農業と気候の変動に適応して732,345ヘクタールの地図化に成功し、北部は土地の準備期間(最大55日)を延長し、南部は栽培サイクルを圧縮した。 フィールドサイズ分析により、中小のフィールドから6.8ポイントの精度が低下し、断片化されたランドスケープでの運用監視の洞察が得られた。 これらの知見は、リモートセンシングフレームワークは、景観の複雑さを単純化するよりも、科学的厳密さを維持しつつ、実践的な政策や食料安全保障のアプリケーションを提供しながら、地域固有の農業監視アプローチを推し進めなければならないことを示している。

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