@phdthesis{citeulike:14144443,
    abstract = {La presente tesis doctoral ha tenido como objetivo principal el estimar el contenido de humedad de la vegetaci\'{o}n viva ({LFMC}) en el contexto de la evaluaci\'{o}n del riesgo de incendio. El \'{a}rea de estudio ha sido la comprendida por la regi\'{o}n Mediterr\'{a}nea y  Eurosiberiana, ambas localizadas en el territorio peninsular espa\~{n}ol. La teledetecci\'{o}n espacial es una herramienta \'{u}til y prometedora para estimar par\'{a}metros biof\'{\i}sicos. Por lo tanto, las im\'{a}genes de sat\'{e}lite procedentes del programa {MODIS} ({MODerate}-resolution Imaging Spectroradiometer) a 500m de resoluci\'{o}n espacial, fueron un elemento clave en el presente estudio. En particular, se seleccionaron las bandas de reflectividad procedentes del producto {MCD43A4}, as\'{\i} como el \'{\i}ndice normalizado de infrarrojo basado en las bandas 2 y 6 ({NDII6}).
Actualmente, para obtener {LFMC} a partir de im\'{a}genes de sat\'{e}lite, se emplean tanto modelos emp\'{\i}ricos como modelos f\'{\i}sicos. \'{E}stos \'{u}ltimos se basan en la teor\'{\i}a 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 m\'{a}s ventajosos no s\'{o}lo por presentar mayor rigor f\'{\i}sico sino porque adem\'{a}s les caracteriza su mayor potencial de generalizaci\'{o}n a otras \'{a}reas diferentes a las de calibraci\'{o}n. En la presente investigaci\'{o}n, 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 f\'{\i}sicos, ha sido la de su correcta parametrizaci\'{o}n. \'{E}sta es cr\'{\i}tica para obtener simulaciones realistas que conlleven a estimaciones precisas y que sean extrapolables a otras \'{a}reas o per\'{\i}odos del a\~{n}o. Debido a esto, se ha realizado un esfuerzo significativo con el fin de obtener criterios ecol\'{o}gicos para ser incluidos en la parametrizaci\'{o}n de los {RTM}. Parte de esta informaci\'{o}n ecol\'{o}gica ha sido derivada de bibliograf\'{\i}a, no obstante, para completar los datos requeridos, fue necesario desarrollar en el marco de la presente tesis doctoral campa\~{n}as de campo as\'{\i} como experimentos en laboratorio. Tras correr los {RTM} en ¿modo directo¿, mediante la incorporaci\'{o}n de la informaci\'{o}n ecol\'{o}gica mencionada previamente, se obtuvo una serie completa de simulaciones tanto de pasto y matorral eurosiberiano como de arbolado mediterr\'{a}neo y eurosiberiano. El pasto y matorral mediterr\'{a}neo 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 seleccion\'{o} la t\'{e}cnica de inversi\'{o}n que se basa en tablas de referencia (tambi\'{e}n conocidas como Look Up Tables o {LUTs}). Las {LUTs} incluyen diferentes valores de una serie de par\'{a}metros y los espectros resultantes de correr los {RTM} en ¿modo directo¿. Por ello, no es necesario realizar el proceso de inversi\'{o}n para cada pixel de una imagen, sino que m\'{a}s bien el enfoque consiste en encontrar qu\'{e} espectro simulado, contenido en la {LUT}, es m\'{a}s parecido al espectro derivado de un determinado pixel. Normalmente, este proceso es llevado a cabo por medio de una funci\'{o}n de error de ¿similitud espectral¿.
El principal aporte del presente trabajo ha sido el ofrecer escenarios de simulaci\'{o}n que proporcionan como resultado estimaciones precisas de {LFMC} para los tipos de vegetaci\'{o}n y las \'{a}reas de Espa\~{n}a que no se hab\'{\i}an estudiado hasta el momento. El error del modelo de pasto eurosiberiano se acerc\'{o} al 40 \%. Sin embargo, teniendo en cuenta que los valores de {LFMC} en el pasto eurosiberiano ascienden incluso por encima del 200 \% debido al roc\'{\i}o, si se mide la precisi\'{o}n 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 creaci\'{o}n de cartograf\'{\i}a de {LFMC} a nivel nacional. Adem\'{a}s, tomando en consideraci\'{o}n que las estimaciones han sido basadas en {RTM}, se abre paso al inter\'{e}s de determinar si los modelos presentados ofrecen resultados satisfactorios en otras \'{a}reas de caracter\'{\i}sticas similares.},
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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, así como el índice 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 empíricos como modelos físicos. Éstos últimos se basan en la teoría 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 físico 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 físicos, ha sido la de su correcta parametrización. Ésta es crítica para obtener simulaciones realistas que conlleven a estimaciones precisas y que sean extrapolables a otras áreas o períodos 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 bibliografía, no obstante, para completar los datos requeridos, fue necesario desarrollar en el marco de la presente tesis doctoral campañas de campo así 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 habían 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 rocío, 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 cartografía 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 características similares.","address":"Alcalá de Henares, Spain","author":[{"propositions":[],"lastnames":["Jurdao","Knecht"],"firstnames":["Sara"],"suffixes":[]}],"citeulike-article-id":"14144443","citeulike-linkout-0":"http://mfkp.org/INRMM/article/14144443","citeulike-linkout-1":"https://www.educacion.gob.es/teseo/mostrarRef.do?ref=1011108","citeulike-linkout-2":"http://www.webcitation.org/6kpYCSaL5","citeulike-linkout-3":"https://www.educacion.es/teseo/mostrarRef.do?ref=1011108","editor":[{"propositions":[],"lastnames":["Chuvieco"],"firstnames":["Emilio"],"suffixes":[]},{"propositions":[],"lastnames":["Yebra"],"firstnames":["Marta"],"suffixes":[]}],"institution":"Alcalá University","keywords":"forest-resources, live-fuel-moisture-content, mcd43a, modis, remote-sensing, spain, vegetation, wildfires","posted-at":"2016-09-22 17:35:31","priority":"2","title":"Remotely sensed Live Fuel Moisture retrieval using Radiative Transfer Models","url":"http://mfkp.org/INRMM/article/14144443","year":"2012","bibtex":"@phdthesis{citeulike:14144443,\n abstract = {La presente tesis doctoral ha tenido como objetivo principal el estimar el contenido de humedad de la vegetaci\\'{o}n viva ({LFMC}) en el contexto de la evaluaci\\'{o}n del riesgo de incendio. El \\'{a}rea de estudio ha sido la comprendida por la regi\\'{o}n Mediterr\\'{a}nea y Eurosiberiana, ambas localizadas en el territorio peninsular espa\\~{n}ol. La teledetecci\\'{o}n espacial es una herramienta \\'{u}til y prometedora para estimar par\\'{a}metros biof\\'{\\i}sicos. Por lo tanto, las im\\'{a}genes de sat\\'{e}lite procedentes del programa {MODIS} ({MODerate}-resolution Imaging Spectroradiometer) a 500m de resoluci\\'{o}n espacial, fueron un elemento clave en el presente estudio. En particular, se seleccionaron las bandas de reflectividad procedentes del producto {MCD43A4}, as\\'{\\i} como el \\'{\\i}ndice normalizado de infrarrojo basado en las bandas 2 y 6 ({NDII6}).\nActualmente, para obtener {LFMC} a partir de im\\'{a}genes de sat\\'{e}lite, se emplean tanto modelos emp\\'{\\i}ricos como modelos f\\'{\\i}sicos. \\'{E}stos \\'{u}ltimos se basan en la teor\\'{\\i}a 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 m\\'{a}s ventajosos no s\\'{o}lo por presentar mayor rigor f\\'{\\i}sico sino porque adem\\'{a}s les caracteriza su mayor potencial de generalizaci\\'{o}n a otras \\'{a}reas diferentes a las de calibraci\\'{o}n. En la presente investigaci\\'{o}n, 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}.\nUna de las mayores dificultades a las que nos hemos enfrentado en el empleo de los modelos f\\'{\\i}sicos, ha sido la de su correcta parametrizaci\\'{o}n. \\'{E}sta es cr\\'{\\i}tica para obtener simulaciones realistas que conlleven a estimaciones precisas y que sean extrapolables a otras \\'{a}reas o per\\'{\\i}odos del a\\~{n}o. Debido a esto, se ha realizado un esfuerzo significativo con el fin de obtener criterios ecol\\'{o}gicos para ser incluidos en la parametrizaci\\'{o}n de los {RTM}. Parte de esta informaci\\'{o}n ecol\\'{o}gica ha sido derivada de bibliograf\\'{\\i}a, no obstante, para completar los datos requeridos, fue necesario desarrollar en el marco de la presente tesis doctoral campa\\~{n}as de campo as\\'{\\i} como experimentos en laboratorio. Tras correr los {RTM} en ¿modo directo¿, mediante la incorporaci\\'{o}n de la informaci\\'{o}n ecol\\'{o}gica mencionada previamente, se obtuvo una serie completa de simulaciones tanto de pasto y matorral eurosiberiano como de arbolado mediterr\\'{a}neo y eurosiberiano. El pasto y matorral mediterr\\'{a}neo no fueron estudiados en la presente tesis, ya que fueron objeto de estudio en una tesis previa.\nPara realizar las estimaciones de {LFMC} (¿modo inverso¿ de los {RTM}) se seleccion\\'{o} la t\\'{e}cnica de inversi\\'{o}n que se basa en tablas de referencia (tambi\\'{e}n conocidas como Look Up Tables o {LUTs}). Las {LUTs} incluyen diferentes valores de una serie de par\\'{a}metros y los espectros resultantes de correr los {RTM} en ¿modo directo¿. Por ello, no es necesario realizar el proceso de inversi\\'{o}n para cada pixel de una imagen, sino que m\\'{a}s bien el enfoque consiste en encontrar qu\\'{e} espectro simulado, contenido en la {LUT}, es m\\'{a}s parecido al espectro derivado de un determinado pixel. Normalmente, este proceso es llevado a cabo por medio de una funci\\'{o}n de error de ¿similitud espectral¿.\nEl principal aporte del presente trabajo ha sido el ofrecer escenarios de simulaci\\'{o}n que proporcionan como resultado estimaciones precisas de {LFMC} para los tipos de vegetaci\\'{o}n y las \\'{a}reas de Espa\\~{n}a que no se hab\\'{\\i}an estudiado hasta el momento. El error del modelo de pasto eurosiberiano se acerc\\'{o} al 40 \\%. Sin embargo, teniendo en cuenta que los valores de {LFMC} en el pasto eurosiberiano ascienden incluso por encima del 200 \\% debido al roc\\'{\\i}o, si se mide la precisi\\'{o}n 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 \\%.\nLos 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 creaci\\'{o}n de cartograf\\'{\\i}a de {LFMC} a nivel nacional. Adem\\'{a}s, tomando en consideraci\\'{o}n que las estimaciones han sido basadas en {RTM}, se abre paso al inter\\'{e}s de determinar si los modelos presentados ofrecen resultados satisfactorios en otras \\'{a}reas de caracter\\'{\\i}sticas similares.},\n address = {Alcal\\'{a} de Henares, Spain},\n author = {Jurdao Knecht, Sara},\n citeulike-article-id = {14144443},\n citeulike-linkout-0 = {http://mfkp.org/INRMM/article/14144443},\n citeulike-linkout-1 = {https://www.educacion.gob.es/teseo/mostrarRef.do?ref=1011108},\n citeulike-linkout-2 = {http://www.webcitation.org/6kpYCSaL5},\n citeulike-linkout-3 = {https://www.educacion.es/teseo/mostrarRef.do?ref=1011108},\n editor = {Chuvieco, Emilio and Yebra, Marta},\n institution = {Alcal\\'{a} University},\n keywords = {forest-resources, live-fuel-moisture-content, mcd43a, modis, remote-sensing, spain, vegetation, wildfires},\n posted-at = {2016-09-22 17:35:31},\n priority = {2},\n title = {{Remotely sensed Live Fuel Moisture retrieval using Radiative Transfer Models}},\n url = {http://mfkp.org/INRMM/article/14144443},\n year = {2012}\n}\n\n","author_short":["Jurdao Knecht, S."],"editor_short":["Chuvieco, E.","Yebra, M."],"key":"citeulike:14144443","id":"citeulike:14144443","bibbaseid":"jurdaoknecht-remotelysensedlivefuelmoistureretrievalusingradiativetransfermodels-2012","role":"author","urls":{"Paper":"http://mfkp.org/INRMM/article/14144443"},"keyword":["forest-resources","live-fuel-moisture-content","mcd43a","modis","remote-sensing","spain","vegetation","wildfires"],"downloads":0},"search_terms":["remotely","sensed","live","fuel","moisture","retrieval","using","radiative","transfer","models","jurdao knecht"],"keywords":["forest-resources","live-fuel-moisture-content","mcd43a","modis","remote-sensing","spain","vegetation","wildfires"],"authorIDs":[],"dataSources":["fYpmg9W7iaWenpuRo"]}