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

considerarlo más eficiente que el uso de valores tabulados y no requerir, por otro lado,
una etapa de aprendizaje como en el caso de las Redes Neuronales.
Una vez descrito el funcionamiento de los modelos que vamos a utilizar y
teniendo en cuenta el análisis de sensibilidad realizado, es evidente que los parámetros
que se han identificado como los más influyentes en la variación de los modelos, serán
aquellos que más fácilmente y con más precisión podremos obtener de las inversiones.
Es por este motivo que en los capítulos sucesivos prestaremos un especial atención a
dos parámetros: el LAI y Ca+b.
2.5.1 Relación entre la reflectancia medida y modelizada.
Para poder comparar una medida experimental con la calculada mediante el
modelo es necesario verificar que ambas se refieren a la misma magnitud. La
reflectancia obtenida por el modelo SAILH viene definida por la expresión siguiente:
ρ
( θ , φ )
L π
O O
SAILH = (2-11)
FGlo
donde L ( θ O,
φO
) indica la radiancia que sale del cultivo en la dirección de observación,
mientras que FGlo es la irradiancia que ilumina la vegetación. Sin embargo las medidas
de reflectancia de la cubierta vegetal realizadas en el campo, y a partir de las que
pretendemos obtener información de la vegetación, se han realizado según la definición
de factor de reflectancia dado en la sección 1.3, es decir, el cociente entre la medida de
r r
la muestra y la medida de un panel patrón, (2-12). En este caso L y L representan las
radiancias que proceden respectivamente del cultivo y de un panel de referencia de
reflectancia conocida, ρ , dentro del campo de visión del sensor utilizado, determinado
p
por el ángulo sólido ωr, cuando ambas superficies son iluminadas de la misma manera.
ρ
λ Medida
=
λ Patron
∫
r
r
m
ωr
Rλ ρ =
ρλ
∫
ω
L
L
r
p
cosθdω
cosθdω
Patron
m
p
(2-12)
Dadas las diferencias entre estas dos reflectancias, no es en general acertado
considerar su igualdad. Su diferencia vendrá determinada por el campo de visión o FOV
(Field Of View) del sensor utilizado para realizar la medida experimental, así como por
lo similar que sea la superficie medida a una superficie lambertina. En la Figura 2-12
vimos una simulación realizada con SAILH de la reflectancia del cultivo, variando tanto
los ángulos cenital y acimutal de observación, considerando el resto de parámetros fijos.
Podemos ver en esa figura que las variaciones de la reflectancia en función del ángulo
de observación llegan a ser muy importantes, siendo la diferencia relativa entre el valor
máximo calculado y el mínimo del 42%. Así pues, es importante no medir con un FOV
excesivamente grande.
En la Figura 2-17 podemos ver la diferencia entre la reflectancia simulada sobre
la vertical y el valor integrado en el campo de visión, en función del ángulo que
determina el campo de visión, para diferentes parámetros de entrada del modelo. Las
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