Una de las líneas más prometedoras dentro del análisis de información espectral de la vegetación, es la inversión de modelos de transferencia radiativa. Sin embargo, y a pesar de los esfuerzos de la comunidad científica internacional en desarrollar esta línea, no se han obtenido resultados que permitan afianzar una metodología suficientemente flexible, capaz de generar resultados sin necesidad de tener un importante conocimiento previo de las condiciones de la vegetación. Esto se debe principalmente a que la inversión de estos modelos es un problema numéricamente mal planteado (¿ill-posed problem¿). Es decir, los modelos de transferencia radiativa, partiendo de conjuntos de parámetros de entrada diferentes, pueden generar resultados muy similares. Por lo tanto, pequeños cambios en la reflectancia medida dan como resultados grandes diferencias en los parámetros estimados. En los últimos años se viene apuntando por diferentes autores el análisis múltiple de datos como una de las soluciones propuestas a este problema.
Con este trabajo se pretende aportar datos experimentales que avalen esta postura, estudiando dos aproximaciones, basadas en el análisis múltiple de datos temporales y espaciales, que presentan claros beneficios en la estimación de parámetros biofísicos de la cubierta vegetal frente a las metodologías tradicionales.
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