Remotely Sensed Live Fuel Moisture Retrieval Using Radiative Transfer Models. Jurdao Knecht, S., Chuvieco, E., & Yebra, M. thesis.
Remotely Sensed Live Fuel Moisture Retrieval Using Radiative Transfer Models [link]Paper  abstract   bibtex   
La presente tesis doctoral ha tenido como objetivo principal el estimar el contenido de humedad de la vegetación viva (LFMC) en el contexto de la evaluación del riesgo de incendio. El área de estudio ha sido la comprendida por la región Mediterránea y Eurosiberiana, ambas localizadas en el territorio peninsular español. La teledetección espacial es una herramienta útil y prometedora para estimar parámetros biof́ısicos. Por lo tanto, las imágenes de satélite procedentes del programa MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) a 500m de resolución espacial, fueron un elemento clave en el presente estudio. En particular, se seleccionaron las bandas de reflectividad procedentes del producto MCD43A4, aśı como el ́ındice normalizado de infrarrojo basado en las bandas 2 y 6 (NDII6). Actualmente, para obtener LFMC a partir de imágenes de satélite, se emplean tanto modelos emṕıricos como modelos f́ısicos. Éstos últimos se basan en la teoŕıa de la transferencia radiativa por lo que son conocidos como Modelos de Transferencia Radiativa o RTM. Sin embargo, diferentes estudios que compararon ambos tipos de modelos demostraron que los RTM son más ventajosos no sólo por presentar mayor rigor f́ısico sino porque además les caracteriza su mayor potencial de generalización a otras áreas diferentes a las de calibración. En la presente investigación, los RTM conocidos como PROSPECT y SAILH han sido empleados para estimar el LFMC de pastos y matorrales, mientras que para arbolado se han seleccionado los modelos PROSPECT y GeoSail. Una de las mayores dificultades a las que nos hemos enfrentado en el empleo de los modelos f́ısicos, ha sido la de su correcta parametrización. Ésta es cŕıtica para obtener simulaciones realistas que conlleven a estimaciones precisas y que sean extrapolables a otras áreas o peŕıodos del año. Debido a esto, se ha realizado un esfuerzo significativo con el fin de obtener criterios ecológicos para ser incluidos en la parametrización de los RTM. Parte de esta información ecológica ha sido derivada de bibliograf́ıa, no obstante, para completar los datos requeridos, fue necesario desarrollar en el marco de la presente tesis doctoral campañas de campo aśı como experimentos en laboratorio. Tras correr los RTM en ¿modo directo¿, mediante la incorporación de la información ecológica mencionada previamente, se obtuvo una serie completa de simulaciones tanto de pasto y matorral eurosiberiano como de arbolado mediterráneo y eurosiberiano. El pasto y matorral mediterráneo no fueron estudiados en la presente tesis, ya que fueron objeto de estudio en una tesis previa. Para realizar las estimaciones de LFMC (¿modo inverso¿ de los RTM) se seleccionó la técnica de inversión que se basa en tablas de referencia (también conocidas como Look Up Tables o LUTs). Las LUTs incluyen diferentes valores de una serie de parámetros y los espectros resultantes de correr los RTM en ¿modo directo¿. Por ello, no es necesario realizar el proceso de inversión para cada pixel de una imagen, sino que más bien el enfoque consiste en encontrar qué espectro simulado, contenido en la LUT, es más parecido al espectro derivado de un determinado pixel. Normalmente, este proceso es llevado a cabo por medio de una función de error de ¿similitud espectral¿. El principal aporte del presente trabajo ha sido el ofrecer escenarios de simulación que proporcionan como resultado estimaciones precisas de LFMC para los tipos de vegetación y las áreas de España que no se hab́ıan estudiado hasta el momento. El error del modelo de pasto eurosiberiano se acercó al 40 %. Sin embargo, teniendo en cuenta que los valores de LFMC en el pasto eurosiberiano ascienden incluso por encima del 200 % debido al roćıo, si se mide la precisión del modelo por debajo de este umbral, el RMSE se ve reducido al 30.6 %. El error del modelo de matorral eurosiberiano estuvo por debajo del 20 % y los modelos de arbolado para ambas regiones mencionadas presentaron errores por debajo del 30 %. Los resultados presentados en la presente tesis doctoral junto con los resultados obtenidos en estudios previos desarrollados por otros autores, proveen las herramientas necesarias para avanzar en la creación de cartograf́ıa de LFMC a nivel nacional. Además, tomando en consideración que las estimaciones han sido basadas en RTM, se abre paso al interés de determinar si los modelos presentados ofrecen resultados satisfactorios en otras áreas de caracteŕısticas similares.
@thesis{jurdaoknechtRemotelySensedLive2012,
  title = {Remotely Sensed {{Live Fuel Moisture}} Retrieval Using {{Radiative Transfer Models}}},
  author = {Jurdao Knecht, Sara and Chuvieco, Emilio and Yebra, Marta},
  date = {2012},
  institution = {{Alcalá University}},
  location = {{Alcalá de Henares, Spain}},
  url = {https://www.educacion.gob.es/teseo/mostrarRef.do?ref=1011108},
  abstract = {La presente tesis doctoral ha tenido como objetivo principal el estimar el contenido de humedad de la vegetación viva (LFMC) en el contexto de la evaluación del riesgo de incendio. El área de estudio ha sido la comprendida por la región Mediterránea y Eurosiberiana, ambas localizadas en el territorio peninsular español. La teledetección espacial es una herramienta útil y prometedora para estimar parámetros biof́ısicos. Por lo tanto, las imágenes de satélite procedentes del programa MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) a 500m de resolución espacial, fueron un elemento clave en el presente estudio. En particular, se seleccionaron las bandas de reflectividad procedentes del producto MCD43A4, aśı como el ́ındice normalizado de infrarrojo basado en las bandas 2 y 6 (NDII6). Actualmente, para obtener LFMC a partir de imágenes de satélite, se emplean tanto modelos emṕıricos como modelos f́ısicos. Éstos últimos se basan en la teoŕıa de la transferencia radiativa por lo que son conocidos como Modelos de Transferencia Radiativa o RTM. Sin embargo, diferentes estudios que compararon ambos tipos de modelos demostraron que los RTM son más ventajosos no sólo por presentar mayor rigor f́ısico sino porque además les caracteriza su mayor potencial de generalización a otras áreas diferentes a las de calibración. En la presente investigación, los RTM conocidos como PROSPECT y SAILH han sido empleados para estimar el LFMC de pastos y matorrales, mientras que para arbolado se han seleccionado los modelos PROSPECT y GeoSail. Una de las mayores dificultades a las que nos hemos enfrentado en el empleo de los modelos f́ısicos, ha sido la de su correcta parametrización. Ésta es cŕıtica para obtener simulaciones realistas que conlleven a estimaciones precisas y que sean extrapolables a otras áreas o peŕıodos del año. Debido a esto, se ha realizado un esfuerzo significativo con el fin de obtener criterios ecológicos para ser incluidos en la parametrización de los RTM. Parte de esta información ecológica ha sido derivada de bibliograf́ıa, no obstante, para completar los datos requeridos, fue necesario desarrollar en el marco de la presente tesis doctoral campañas de campo aśı como experimentos en laboratorio. Tras correr los RTM en ¿modo directo¿, mediante la incorporación de la información ecológica mencionada previamente, se obtuvo una serie completa de simulaciones tanto de pasto y matorral eurosiberiano como de arbolado mediterráneo y eurosiberiano. El pasto y matorral mediterráneo no fueron estudiados en la presente tesis, ya que fueron objeto de estudio en una tesis previa. Para realizar las estimaciones de LFMC (¿modo inverso¿ de los RTM) se seleccionó la técnica de inversión que se basa en tablas de referencia (también conocidas como Look Up Tables o LUTs). Las LUTs incluyen diferentes valores de una serie de parámetros y los espectros resultantes de correr los RTM en ¿modo directo¿. Por ello, no es necesario realizar el proceso de inversión para cada pixel de una imagen, sino que más bien el enfoque consiste en encontrar qué espectro simulado, contenido en la LUT, es más parecido al espectro derivado de un determinado pixel. Normalmente, este proceso es llevado a cabo por medio de una función de error de ¿similitud espectral¿. El principal aporte del presente trabajo ha sido el ofrecer escenarios de simulación que proporcionan como resultado estimaciones precisas de LFMC para los tipos de vegetación y las áreas de España que no se hab́ıan estudiado hasta el momento. El error del modelo de pasto eurosiberiano se acercó al 40 \%. Sin embargo, teniendo en cuenta que los valores de LFMC en el pasto eurosiberiano ascienden incluso por encima del 200 \% debido al roćıo, si se mide la precisión del modelo por debajo de este umbral, el RMSE se ve reducido al 30.6 \%. El error del modelo de matorral eurosiberiano estuvo por debajo del 20 \% y los modelos de arbolado para ambas regiones mencionadas presentaron errores por debajo del 30 \%. Los resultados presentados en la presente tesis doctoral junto con los resultados obtenidos en estudios previos desarrollados por otros autores, proveen las herramientas necesarias para avanzar en la creación de cartograf́ıa de LFMC a nivel nacional. Además, tomando en consideración que las estimaciones han sido basadas en RTM, se abre paso al interés de determinar si los modelos presentados ofrecen resultados satisfactorios en otras áreas de caracteŕısticas similares.},
  keywords = {*imported-from-citeulike-INRMM,~INRMM-MiD:c-14144443,forest-resources,live-fuel-moisture-content,mcd43a,modis,remote-sensing,spain,vegetation,wildfires}
}
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