Information on rice phenological stages from Synthetic Aperture Radar (SAR) images is of prime interest for in-season monitoring. Often, prior in-situ measurements of phenology are not available. In such situations, unsupervised clustering of SAR images might help in discriminating phenological stages of a crop throughout its growing period. Among the existing unsupervised clustering techniques using full-polarimetric (FP) SAR images, the eigenvalue-eigenvector based roll-invariant scattering-type parameter, and the scattering entropy parameter are widely used in the literature. In this study, we utilize a unique target scattering-type parameter, which jointly uses the Barakat degree of polarization and the elements of the polarimetric coherency matrix. Likewise, we also utilize an equivalent parameter proposed for compact-polarimetric (CP) SAR data. These scattering-type parameters are analogous to the Cloude-Pottier’s parameter for FP SAR data and the ellipticity parameter for CP SAR data. Besides this, we also introduce new clustering schemes for both FP and CP SAR data for segmenting diverse scattering mechanisms across the phenological stages of rice. In this study, we use the RADARSAT-2 FP and simulated CP SAR data acquired over the Indian test site of Vijayawada under the Joint Experiment for Crop Assessment and Monitoring (JECAM) initiative. The temporal analysis of the scattering-type parameters and the new clustering schemes help us to investigate detailed scattering characteristics from rice across its phenological stages.

来自合成孔径雷达（SAR）图像的水稻物候阶段信息对于季节监测至关重要。通常，无法进行以前的物候原位测量。在这种情况下，SAR图像的无监督聚类可能有助于区分整个作物生长期的物候期。在现有的使用全极化（FP）SAR图像的无监督聚类技术中，基于特征值-特征向量的滚动不变散射类型参数和散射熵参数已在文献中广泛使用。在这项研究中，我们利用了一个独特的目标散射类型参数，该参数共同使用了Barakat极化度和极化相干矩阵的元素。同样 我们还利用了建议用于紧凑极化（CP）SAR数据的等效参数。这些散射类型参数类似于FP SAR数据的Cloude-Pottier参数和CP SAR数据的椭圆率参数。除此之外，我们还针对FP和CP SAR数据引入了新的聚类方案，用于分割水稻物候阶段的各种散射机制。在这项研究中，我们使用了RADARSAT-2 FP和模拟的CP SAR数据，该数据是在“作物评估与监测联合实验”（JECAM）倡议下从印度Vijayawada试验场获得的。散射类型参数的时间分析和新的聚类方案有助于我们研究水稻在其物候阶段的详细散射特征。这些散射类型参数类似于FP SAR数据的Cloude-Pottier参数和CP SAR数据的椭圆率参数。除此之外，我们还针对FP和CP SAR数据引入了新的聚类方案，用于分割水稻物候阶段的各种散射机制。在这项研究中，我们使用了RADARSAT-2 FP和模拟的CP SAR数据，该数据是在“作物评估与监测联合实验”（JECAM）倡议下从印度Vijayawada试验场获得的。散射类型参数的时间分析和新的聚类方案有助于我们研究水稻在其物候阶段的详细散射特征。这些散射类型参数类似于FP SAR数据的Cloude-Pottier参数和CP SAR数据的椭圆率参数。除此之外，我们还针对FP和CP SAR数据引入了新的聚类方案，用于分割水稻物候阶段的各种散射机制。在这项研究中，我们使用了RADARSAT-2 FP和模拟的CP SAR数据，该数据是在“作物评估与监测联合实验”（JECAM）倡议下从印度Vijayawada试验场获得的。散射类型参数的时间分析和新的聚类方案有助于我们研究水稻在其物候阶段的详细散射特征。我们还针对FP和CP SAR数据引入了新的聚类方案，用于分割水稻物候阶段的各种散射机制。在这项研究中，我们使用了RADARSAT-2 FP和模拟的CP SAR数据，该数据是在“作物评估与监测联合实验”（JECAM）倡议下从印度Vijayawada试验场获得的。散射类型参数的时间分析和新的聚类方案有助于我们研究水稻在其物候阶段的详细散射特征。我们还针对FP和CP SAR数据引入了新的聚类方案，用于分割水稻物候阶段的各种散射机制。在这项研究中，我们使用了RADARSAT-2 FP和模拟的CP SAR数据，该数据是在“作物评估与监测联合实验”（JECAM）倡议下从印度Vijayawada试验场获得的。散射类型参数的时间分析和新的聚类方案有助于我们研究水稻在其物候阶段的详细散射特征。