Samuel Corgne, Eric Pottier, Julie Betbeder, Laurence Hubert-Moy, Jacques Baudry, Julien Denize, Institut d'Electronique et de Télécommunications de Rennes (IETR), Université de Nantes (UN)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique (LETG - Nantes), Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-École pratique des hautes études (EPHE)-Université de Brest (UBO)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Géographie et d'Aménagement (IGARUN), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Biodiversité agroécologie et aménagement du paysage (UMR BAGAP), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST-Ecole supérieure d'Agricultures d'Angers (ESA), Institut d'Électronique et des Technologies du numéRique (IETR), Université de Nantes (UN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-CentraleSupélec-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Brest (UBO)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes (IGARUN), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Ecole supérieure d'Agricultures d'Angers (ESA), MESR (Ministry of Higher Education and Research of France), Nantes Université (NU)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes (IGARUN), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Brest (UBO)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Nantes (UN)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Brest (UBO)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Géographie et d'Aménagement Régional de l'Université de Nantes (IGARUN), and Denize, Julien
International audience; Monitoring vegetation cover during winter is a major environmental and scientific issue in agricultural areas. From an environmental viewpoint, the presence and type of vegetation cover in winter influences the transport of pollutants to water resources. From a methodological viewpoint, characterizing spatio-temporal dynamics of land cover and land use at the field scale is challenging due to the diversity of farming strategies and practices in winter. The objective of this study was to evaluate the respective advantages of Sentinel optical and SAR time-series to identify land use in winter. To this end, Sentinel-1 and -2 time-series were classified using Support Vector Machine and Random Forest algorithms in a 130 km(2) agricultural area. From the classification, the Sentinel-2 time-series identified winter land use more accurately (overall accuracy (OA) = 75%, Kappa index = 0.70) than that of Sentinel-1 (OA = 70%, Kappa = 0.66) but a combination of the Sentinel-1 and -2 time-series was the most accurate (OA = 81%, Kappa = 0.77). Our study outlines the effectiveness of Sentinel-1 and -2 for identify land use in winter, which can help to change agricultural practices.