Monitoring of when, where and in which quantity peat is harvested is currently based on manual declarations. Synthetic Aperture Radar (SAR) is a powerful tool for change detection and monitoring. The aim of this study was to evaluate whether Sentinel-1 6-day interferometric SAR (InSAR) temporal coherence could allow peat extraction monitoring from satellite. We demonstrate that temporal median coherence enables to detect harvest related surface altering works and therefore also spatially explicitly determine active and inactive extraction areas. A polygon-based multi-orbit time series approach is sufficient for the task. Hereby, vertical–vertical polarisation (VV) is more sensitive to the changes compared to vertical-horizontal (VH). During the main harvest season the peat extraction area has median VV coherence lower than 0.2 while the abandoned area and open bog which serve as reference for undisturbed extraction area have close to 0.6. Also, the potential for coherence based milled peat extraction intensity estimation is demonstrated and an indication is given how partially extracted areas could be distinguished from fully harvested and not harvest areas, by the use of coherence standard deviation. Regarding the influence of rainfall, only heavy rain on one of the acquisitions of the image pair whereas the other is from dry conditions seems to cause decorrelation comparable to surface altering works. Moreover, deploying images from multiple consecutive orbits or introducing backscatter intensity ${\sigma }^0$ or reference polygons of undisturbed area helps to reduce risk for rain induced false positives. Developing an operational algorithm for peat extraction identification could be undertaken in future studies.

目前，基于人工申报来监测何时，何地，何地收获泥炭。合成孔径雷达（SAR）是用于变化检测和监视的强大工具。这项研究的目的是评估Sentinel-1 6天干涉SAR（InSAR）时间相干性是否可以监测卫星的泥炭提取。我们证明，时间中值相干性能够检测与收获有关的表面变化，因此也可以在空间上明确确定有效和无效的提取面积。基于多边形的多轨道时间序列方法足以完成任务。因此，垂直-垂直极化（VV）与垂直-水平（VH）相比对变化更敏感。在主要收获季节，泥炭提取区域的VV相干性中值低于0。2，而作为未扰动提取区域参考的废弃区域和开放沼泽接近0.6。而且，证明了基于连贯性的碾碎泥炭提取强度估计的潜力，并给出了如何通过使用连贯性标准偏差来区分部分提取区域与完全收获区域而不是收获区域的指示。关于降雨的影响，只有大雨对图像对中的一个进行采集，而另一对来自干燥条件下的采集似乎引起与表面改变工作相当的去相关。此外，从多个连续的轨道部署图像或引入反向散射强度 证明了基于相干性的碾碎泥炭提取强度估计的潜力，并指出了如何通过使用相干性标准偏差将部分提取区域与完全收获区域而不是收获区域区分开来。关于降雨的影响，只有大雨对图像对中的一个进行采集，而另一对来自干燥条件下的采集似乎引起与表面改变工作相当的去相关。此外，从多个连续的轨道部署图像或引入反向散射强度 证明了基于相干性的碾碎泥炭提取强度估计的潜力，并指出了如何通过使用相干性标准偏差将部分提取区域与完全收获区域而不是收获区域区分开来。关于降雨的影响，只有大雨对图像对中的一个进行采集，而另一对来自干燥条件下的采集似乎引起与表面改变工作相当的去相关。此外，从多个连续的轨道部署图像或引入反向散射强度 在图像对的采集中，只有一次大雨，而另一对是在干燥条件下，似乎引起了与表面改变工作相当的去相关。此外，从多个连续的轨道部署图像或引入反向散射强度 在图像对的采集中，只有一次大雨，而另一对是在干燥条件下，似乎引起了与表面改变工作相当的去相关。此外，从多个连续的轨道部署图像或引入反向散射强度${\sigma }^0$或未受干扰区域的参考多边形有助于减少降雨引起的误报的风险。可以在未来的研究中开发用于泥炭提取识别的操作算法。