Evaluación de métodos de análisis de sensibilidad global aplicados a modelos de trasferencia radiativa para cubiertas vegetales

Los modelos de transferencia radiativa en la vegetación simulan la propagación e interacción de la energía electromagnética con los diferentes componentes que conforman la cubierta vegetal. Son utilizados en el diseño de sensores espectrales y algoritmos para la estimación de parámetros biof...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores Principales: Rivera, Juan Pablo, Saldarriaga Reyes, Luis Gonzalo, Verrelst, Jochem, Moreno, José
Formato: Artículo (Article)
Lenguaje:Español (Spanish)
Publicado: Universidad Distrital Francisco José de Caldas 2015
Materias:
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11349/21274
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spelling ir-11349-212742019-09-19T21:50:23Z Evaluación de métodos de análisis de sensibilidad global aplicados a modelos de trasferencia radiativa para cubiertas vegetales Rivera, Juan Pablo Saldarriaga Reyes, Luis Gonzalo Verrelst, Jochem Moreno, José análisis de sensibilidad global modelos de transferencia radiativa parámetros biofísicos índice de sensibilidad total. Los modelos de transferencia radiativa en la vegetación simulan la propagación e interacción de la energía electromagnética con los diferentes componentes que conforman la cubierta vegetal. Son utilizados en el diseño de sensores espectrales y algoritmos para la estimación de parámetros biofísicos. Uno de los modelos más usados en teledetección es PROSAIL. En este contexto, el análisis de sensibilidad busca evaluar cómo las incertidumbres en los parámetros de entrada contribuyen a la incertidumbre de las reflectividades simuladas. En este trabajo, se han evaluado dos métodos para estimar los índices de sensibilidad total que se basan en la descomposición de la varianza propuestos por los investigadores Jansen y Sobol’, junto con dos funciones de distribución de probabilidad, uniforme y normal, para la generación de los valores de entradas al modelo bajo tres escenarios que pretenden analizar el modelo y estudiar diferentes estados fenológicos de la vegetación. Los resultados muestran que el estimador de Jansen es más estable y robusto al analizar las diferentes funciones de probabilidad, mientras que el estimador propuesto por Sobol’ presenta grandes inestabilidades al usar una función normal y que existe un impacto del orden de contribución que tienen los parámetros de entrada en cada región del espectro en función del tipo de escenario. 2015-12-14 2019-09-19T21:50:23Z 2019-09-19T21:50:23Z info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/UDGeo/article/view/7944 http://hdl.handle.net/11349/21274 spa https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/UDGeo/article/view/7944/10943 Derechos de autor 2015 UD y la GEOMÁTICA application/pdf Universidad Distrital Francisco José de Caldas UD y la geomática; Núm. 9 (2014); 29-36 2344-8407 2011-4990
institution Universidad Distrital Francisco José de Caldas
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Rivera, Juan Pablo
Saldarriaga Reyes, Luis Gonzalo
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Evaluación de métodos de análisis de sensibilidad global aplicados a modelos de trasferencia radiativa para cubiertas vegetales
description Los modelos de transferencia radiativa en la vegetación simulan la propagación e interacción de la energía electromagnética con los diferentes componentes que conforman la cubierta vegetal. Son utilizados en el diseño de sensores espectrales y algoritmos para la estimación de parámetros biofísicos. Uno de los modelos más usados en teledetección es PROSAIL. En este contexto, el análisis de sensibilidad busca evaluar cómo las incertidumbres en los parámetros de entrada contribuyen a la incertidumbre de las reflectividades simuladas. En este trabajo, se han evaluado dos métodos para estimar los índices de sensibilidad total que se basan en la descomposición de la varianza propuestos por los investigadores Jansen y Sobol’, junto con dos funciones de distribución de probabilidad, uniforme y normal, para la generación de los valores de entradas al modelo bajo tres escenarios que pretenden analizar el modelo y estudiar diferentes estados fenológicos de la vegetación. Los resultados muestran que el estimador de Jansen es más estable y robusto al analizar las diferentes funciones de probabilidad, mientras que el estimador propuesto por Sobol’ presenta grandes inestabilidades al usar una función normal y que existe un impacto del orden de contribución que tienen los parámetros de entrada en cada región del espectro en función del tipo de escenario.
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