Departamento de Física Teórica, Atómica y Óptica - Quantalab ...
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Δ<br />
2<br />
=<br />
∑∑<br />
i<br />
λ<br />
* ( ρ ( λ)<br />
− ρ ( λ P)<br />
)<br />
i<br />
i<br />
2<br />
, (2-17)<br />
En la Figura 2-20 se da un diagrama <strong>de</strong> flujo con el procedimiento utilizado en la<br />
inversión. En el inicio <strong>de</strong>l programa se introduce el conjunto <strong>de</strong> reflectancias medidas<br />
sobre la vegetación, ρi, junto con los parámetros fijos que usaremos en los mo<strong>de</strong>los<br />
PROSPECT, SAILH así como en la inversión mediante la rutina AMOEBA (θs, θo,<br />
DSKL, N, Cm, Cw, Ftol, etc.). Entraremos en un bucle <strong>de</strong> repeticiones <strong>de</strong>l proceso <strong>de</strong><br />
inversión, a fin <strong>de</strong> evitar los posibles mínimos locales, en el que en cada una <strong>de</strong> las<br />
iteraciones modificaremos las estimaciones iniciales <strong>de</strong> los N parámetros Pj. A cada uno<br />
<strong>de</strong> los parámetros que <strong>de</strong>jaremos variar en la inversión, se le asigna estimaciones<br />
iniciales. Para cada conjunto <strong>de</strong> valores iniciales <strong>de</strong> los parámetros, se ejecuta la rutina<br />
AMOEBA, la cual irá evaluando una función <strong>de</strong> mérito, calculada a partir <strong>de</strong> las<br />
reflectancias mo<strong>de</strong>lizadas con PROSPECT y SAILH. Sin embargo, y a diferencia <strong>de</strong> lo<br />
que normalmente se realiza en otros trabajos, no serán los parámetros LAI, Ca+b, BSL,<br />
etc., los que AMOEBA va a modificar, sino los parámetros Pj k a partir <strong>de</strong> los cuales<br />
vamos a <strong>de</strong>finir LAI, Ca+b, BSL, etc. De entre todos los valores <strong>de</strong> parámetros Pj k<br />
obtenidos en cada iteración, se seleccionaran aquellos que hagan mínimo Δ 2 .<br />
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