Comparación entre ecuaciones empíricas y modelos de simulación para estimar contenido de agua en pastizales

  1. Yebra Alvarez, M. 1
  2. Chuvieco Salinero E. 1
  3. Nieto Solana, H. 1
  4. Aguado Suarez, I. 1
  1. 1 Universidad de Alcalá
    info

    Universidad de Alcalá

    Alcalá de Henares, España

    ROR https://ror.org/04pmn0e78

Libro:
El acceso a la información espacial y las nuevas tecnologías geográficas
  1. M.T. Camacho Olmedo (ed. lit.)
  2. J.A. Cañete Pérez (ed. lit.)
  3. J.J. Lara Valle (ed. lit.)

Editorial: Universidad de Granada

ISBN: 84-338-3944-6

Año de publicación: 2006

Páginas: 1317-1332

Congreso: Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica (12. 2006. Granada)

Tipo: Aportación congreso

Resumen

En este trabajo se estima contenido de humedad (FMC) de pastizales en el marco del uso de la teledetección para estimar condiciones de riesgo de incendio. La estimación se realiza a partir de dos perspectivas que emplean la teledetección para la estimación de FMC: ajustes empíricos multitemporales y modelos teóricos de simulación de la reflectividad. De esta manera se presentan regresiones múltiples entre datos de contenido en humedad de pastizales del Parque Nacional de Cabañeros (años 2001-2005) e imágenes Terra-MODIS de las mismas fechas, que permiten obtener coeficientes de determinación de 0.9. Análogamente, se emplean los modelos de simulación Prospect y Sailh en modo directo para generar una tabla de referencia (LUT) a partir de la cual se realiza un ajuste entre los FMC parametrizados y sus correspondientes espectros MODIS simulados. Se obtienen de esta forma un ajuste sensiblemente inferior al obtenido con el modelo empírico (r2 de 0.86), si bien al validar esta última ecuación el ajuste entre los datos estimados y observados aunque con un coeficiente de determinación significativo (0.73) es lejano a una relación 1:1, mientras que al validar la ecuación empírica se obtiene una relación muy cercana a 1:1 y un r2 de 0.9. Preliminarmente se concluye que aunque los modelos de simulación poseen un carácter más generalizable, para conseguir estimaciones de FMC precisas se debe conocer la distribución de los diferentes parámetros del modelo para los combustibles objeto de estimación del FMC, así como combinaciones no reales de los mismos, lo que complica su potencial uso global.