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

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por un cierto valor c i.<br />

Esta metodología nos obliga a tener una estimación<br />

suficientemente realista <strong>de</strong> alguno <strong>de</strong> los parámetros, lo cual en múltiples ocasiones no<br />

pue<strong>de</strong> ser.<br />

A lo largo <strong>de</strong> los análisis realizados en este trabajo se propone el uso <strong>de</strong> la<br />

información a priori <strong>de</strong> una manera diferente. En vez <strong>de</strong> consi<strong>de</strong>rar un valor concreto<br />

para una cierta propiedad <strong>de</strong> la vegetación, únicamente aportaremos nuestro<br />

conocimiento sobre cómo se comporta dicha propiedad. Este planteamiento es mucho<br />

más genérico y en general seremos capaces <strong>de</strong> aplicarlo en un mayor número <strong>de</strong><br />

ocasiones. Para llevar esto a la práctica se propone el uso <strong>de</strong> relaciones entre los<br />

parámetros más influyentes sobre la salida <strong>de</strong>l mo<strong>de</strong>lo, con el tiempo y con un índice <strong>de</strong><br />

vegetación calculado a partir <strong>de</strong> imágenes <strong>de</strong> satélite, por ejemplo el NDVI, a fin <strong>de</strong><br />

aprovechar la consistencia espacial y temporal <strong>de</strong> los datos. Estas relaciones se<br />

materializaran en funciones paramétricas entre el LAI y el tiempo (2-15) y el LAI y el<br />

NDVI (2-16), <strong>de</strong> tal manera que en el proceso <strong>de</strong> minimización <strong>de</strong> la función <strong>de</strong> mérito,<br />

<strong>de</strong>scrito en el apartado 2.5, ya no haremos variar los parámetros utilizados directamente<br />

por el mo<strong>de</strong>lo, sino los parámetros <strong>de</strong> las funciones que los <strong>de</strong>finen.<br />

LAI = f ( )<br />

(2-15)<br />

LAI =<br />

1 t<br />

2( ) NDVI f<br />

(2-16)<br />

De este modo, en vez <strong>de</strong> utilizar una función <strong>de</strong> mérito <strong>de</strong>l tipo (2-10), usaremos<br />

la variación dada en (2-17), don<strong>de</strong> el índice i se extien<strong>de</strong> a cada una <strong>de</strong> las medidas<br />

pertenecientes a la serie que se quiera analizar y P da cuenta <strong>de</strong> los parámetros<br />

utilizados por las funciones tipo (2-15) y (2-16).<br />

44<br />

INICIO INICIO<br />

ρ i<br />

Parámetros<br />

fijos<br />

Si Δ 2<br />

k < Δk<br />

2 mem<br />

k < Δk<br />

2 mem<br />

P mem<br />

j =Pj<br />

P 1<br />

1 , …, PN<br />

1<br />

1 , …, PN<br />

1<br />

¿P n<br />

1 , …, PN<br />

n<br />

1 , …, PN<br />

n ?<br />

P k →<br />

j<br />

Pj<br />

k+1<br />

j<br />

Pj<br />

k+1<br />

P mem<br />

j<br />

P k<br />

j tal que Δk<br />

2<br />

j tal que Δk<br />

2<br />

sea min.<br />

AMOEBA<br />

AMOEBA<br />

Δ 2<br />

k<br />

ρ * ρ *<br />

FUNCIÓN<br />

FUNCIÓN<br />

DE DE MÉRITO<br />

MÉRITO<br />

P mem<br />

j tal que Δ2 j tal que Δ2 sea min.<br />

P k<br />

j<br />

P k<br />

j<br />

FIN FIN<br />

LAI=f(P LAI=f(P LAI=f(Pj )<br />

j ) j )<br />

j ) j )<br />

j )<br />

PROSPECT<br />

PROSPECT<br />

SAILH SAILH<br />

Figura 2-20 Diagrama <strong>de</strong> flujo utilizado para la inversión <strong>de</strong> los mo<strong>de</strong>los.

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