Using Remote Sensing for Agricultural Statistics

Remote sensing can be a valuable tool for agricultural statistics when area frames or multiple frames are used. At the design level, remote sensing typically helps in the definition of sampling units and the stratification, but can also be exploited to optimise the sample allocation and size of sampling units. At the estimator level, classified satellite images are generally used as auxiliary variables in a regression estimator or for estimators based on confusion matrixes. The most often used satellite images are LANDSAT-TM and SPOT-XS. In general, classified or photo-interpreted images should not be directly used to estimate crop areas because the proportion of pixels classified into the specific crop is often strongly biased. Vegetation indexes computed from satellite images can give in some cases a good indication of the potential crop yield. La télédétection peut être un outil de grande valeur pour les statistiques agricoles quand on utilise des bases aéolaires ou multiples d'échantillonnage. Elle peut aider pour la définition des unités et pour la stratification, mais aussi pour optimiser l'allocation et la taille des unités d'échantillonnage. Au niveau de l'estimation, les images satellitaires classifiées sont utilisées en général comme variables auxiliaires dans un estimateur de égression ou de calibration à l'aide de matrices de confusion. Les images les plus souvent utilisées sont LANDSAT-TM et SPOT-XS. En général les images classifiées ou photo-interprétées ne doivent pas être utilisées directement pour l'estimation directe des surfaces, car elles sont souvent fortement biaiées. Les indices de végétation calculés à partir d'images satellitaires peuvent donner dans certains cas de bonnes indications sur le rendement potentiel des cultures.