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

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