Departamento de Física Teórica, Atómica y Óptica - Quantalab ...

haría más difícil encontrar una relación adecuada entre el NDVI y el LAI, al disminuir el
intervalo de variación.
El ancho de banda de las transmisiones de los satélites delimita la cantidad de
información que podemos recibir de ellos. En consecuencia, el hecho de aumentar la
resolución espacial tiene como contrapartida reducir la cantidad de información
espectral. Así podemos ver cómo en general los sensores de alta resolución espacial, es
decir, con resoluciones inferiores a los 5 m, están dotados de 4 bandas espectrales, y en
ocasiones con una quinta banda pancromática. Este es el caso de los sensores
ORBView-3, QuickBird II, IKONOS-2 y SPOT 5a. En el otro extremo, encontramos
los sensores hiperespectrales, dotados con decenas e incluso centenares de bandas, pero
con resoluciones espaciales del orden de decenas o centenas de metros.
Como vemos, la utilización de alta resolución espacial, nos va a reducir la
información espectral, y por lo tanto esta herramienta podría no ser la adecuada para el
análisis de la vegetación. Hay que tener en cuenta además que dada la reciente aparición
de este tipo de sensores, los trabajos que podemos encontrar en las revistas
especializadas que los utilizan, son escasos y poco concluyentes. Para tener una base
firme sobre la validez del sensor de alta resolución espacial para la inversión de
modelos de transferencia radiativa en vegetación, hemos reprocesado los datos medidos
en la campaña del 2002. Estos datos se han convolucionado con la respuesta de los
filtros del sensor QuickBird II, con el fin de simular la medida del sensor. La diferencia
promedio entre la medida de reflectancia realizada con el espectrorradiómetro a las
longitudes de onda de 487, 548, 653 y 806 nm (las longitudes nominales de las bandas
del QuickBird II) y los datos obtenidos mediante la convolución es de -0.005, +0.010, -
0.005 y +0.013, respectivamente para las cuatro bandas. Estos valores son
suficientemente pequeños como para permitirnos equiparar las medidas del QuickBird
II a la reflectancia obtenida por los modelos sin necesidad de convolucionar por la
respuesta del sensor, lo que nos permite una drástica reducción en los cálculos a
realizar, y por lo tanto en el tiempo necesario para realizar la inversión.
Los modelos PROSPECT y SAILH se han ejecutado para las 4 longitudes de
onda nominales del sensor QuickBird II, dadas en la sección 4.1. Los resultados de este
proceso se muestran en la Figura 7-1. Comparando con la Figura 6-15, se puede ver que
la exactitud del procedimiento no se ve afectada al reducir el número de bandas
incluidas en el procesado.
Los errores mostrados en la Figura 7-1 se han calculado como la desviación
estándar de los 10 procesos de inversión lo que da como resultado una menor función de
mérito. Por lo tanto el significado de este error estará más relacionado con la
estabilización del proceso de inversión que con la precisión de los resultados estimados,
que tendrá más que ver con el RMSE.
A la vista de los resultados anteriores podemos decir que el sensor QuickBird II
es apropiado para nuestros intereses, así como para el análisis de vegetación.
147