Modelos de simulación de reflectividad en ecología: potencialidades y problemas

Abstract

El uso de modelos de simulación de la reflectividad (MSR) para la estimación de parámetros biofísicos mediante imágenes de satélite se ha desarrollado notablemente en los últimos años, gracias a su poder de generalización. No obstante, resultan complejos de parametrizar, lo que dificulta su uso operativo. En este trabajo se presentan los principales problemas que plantea el uso de los MSR en teledetección, resaltando la importancia de considerar relaciones ecofisiológicas entre las variables de entrada de estos modelos. Se presenta como caso práctico la estimación del contenido de humedad de matorrales mediterráneos a partir de imágenes MODIS, empleando los MSR denominados PROSPECT y SAILH. El análisis muestra cómo, al considerar la co-variación de las variables de entrada en la parametrización de los MSR se logran estimaciones más precisas (con errores medios cercanos al 30%) que si las variables se parámetrizan aleatoriamente (errores próximos al 50%).

Simulation approaches based on Radiative Transfer Models (RTM) have been widely used in the last few years to estimate biophysical parameters from remotely sensed data, thanks to their greater generalization power. However, the operational use of RTM is constrained by the difficulty of providing correct parameterization of the input variables. This paper reviews the main problems of using RTM to accurately estimate biophysical variables from satellite imagery, highlighting the need for considering ecophysiological relationships between the input variables. A case study, focused on the estimation of shrublands water content from MODIS imagery is presented. The selected RTM were PROSPECT and SAILH. As a result of this exercise, it is shown that the accuracy in the estimations is greatly improved by considering the co-variation between the inputs (average errors about 30% against errors around 50% when using a random variation of input parameters).