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

Reflectancia
a
0.50
0.45
0.40
0.35
0.30
0.25
0.20
0.15
0.10
LAI=3
0.05
0.00
LAI=4
400 500 600 700 800 900
Longitud de onda (nm)
Diferencia entre las reflectancias
b
0.003
0.002
0.001
0.000
400
-0.001
500 600 700 800 900
-0.002
-0.003
-0.004
Longitud de onda (nm)
Figura 2-19 Espectros simulados mediante PROSPECT y SAILH (a), y su diferencia (b).
Tabla 2-6 Conjunto de parámetros que generan espectros muy similares mediante PROSPECT y
SAILH
N Ca+b Cw Cm LAI χ HotSpot
1.5 40 0.02 1.00E-03 3 0.5 0.05
2 28 0.02 4.00E-08 4 0.3 0.05
A este hecho hay que añadir que el error propio de los aparatos de medida
introduce cierto grado de incertidumbre en los espectros de reflectancia que podemos
utilizar como entrada en el proceso de inversión, y por lo tanto es necesario disponer de
procedimientos de inversión suficientemente robustos como para poder hacer frente a
esto.
Con lo visto hasta ahora es evidente que la metodología que hasta ahora se ha
propuesto no puede resolver este problema. Para resolver esta cuestión se plantean
diferentes posibles soluciones. Una de estas propuestas es el incremento de la dimensión
de los datos introducidos en la inversión (Atzberger, 2005), es decir el análisis de series
de datos de reflectancia, aprovechando la consistencia espacial y temporal (Atzberger,
2004; Lauvernet et al., 2005; Atzberger, 2005; Houborg et al., 2007).
En concreto, la intención de este trabajo es verificar si el empleo de una
inversión múltiple de datos puede ayudar a mejorar la obtención de propiedades de la
vegetación a partir de datos espectrales.
Para sacar partido a esto es necesario utilizar información a priori del sistema, es
decir, aprovechar el conocimiento que tenemos sobre la vegetación que estudiamos.
Tradicionalmente esto se ha introducido en la inversión mediante una función de mérito
del tipo:
Δ
2
=
∑
λ
* 2
*
( ( λ)
− ρ ( λ)
) + ( c ( P − P ) )
∑
ρ (2-14)
i
donde, aparte de considerar la diferencia entre la reflectancia medida empíricamente, ρ,
y la simulada mediante modelos, ρ * , se tiene en cuenta también la diferencia entre el
valor de una cierta propiedad de la vegetación para la cual conocemos un valor
aproximado, P, y el valor de esa misma propiedad utilizada por el modelo para el
*
cálculo de la reflectancia, PP . Esta diferencia viene ponderada en la función de mérito
i
2
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