Correcciones atmosféricas relativas de imágenes de satélite: patrones invariantes múltiples e inversiones
La corrección de los efectos atmosféricos en imágenes de satélite es una tarea crucial para el entendimiento de los patrones espacio-temporales de las reflectancias e índices de vegetación en el análisis de la dinámica de la vegetación. En el presente trabajo se analizó el problema de inversión de m...
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Sociedad Mexicana de la Ciencia del Suelo A. C.
2018-07-01
|
| Series: | Terra Latinoamericana |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.terralatinoamericana.org.mx/index.php/terra/article/view/229/438 |
| _version_ | 1818527765668823040 |
|---|---|
| author | Fernando Paz Pellat |
| author_facet | Fernando Paz Pellat |
| author_sort | Fernando Paz Pellat |
| collection | DOAJ |
| description | La corrección de los efectos atmosféricos en imágenes de satélite es una tarea crucial para el entendimiento de los patrones espacio-temporales de las reflectancias e índices de vegetación en el análisis de la dinámica de la vegetación. En el presente trabajo se analizó el problema de inversión de modelos de transferencia de radiación de la atmósfera mediante el uso de los patrones invariantes de las líneas del suelo y de la vegetación densa, bajo un esquema de restricciones múltiples o definición de relaciones a cumplir. Las inversiones de radiación se invirtieron al minimizar una función objetivo o de mérito asociada a las restricciones disponibles y a las relaciones funcionales de compactación (análisis multivariado) de simulaciones de radiación. Las líneas del suelo resultaron mejores con las dos restricciones disponibles, que para el uso de una sola restricción. En el caso general de usar todas las restricciones disponibles para las líneas del suelo y la vegetación densa, se lograron precisiones de clasificación correcta del binomio atmósfera-aerosol mayores al 80%, sin conocimiento previo de esta información. En conclusión, cuando se usan las restricciones de las líneas del suelo y de la vegetación densa, las estimaciones mejoran para las constantes multiplicativas y las soluciones óptimas de los esquemas de inversión se ubican dentro de los mejores cinco valores que minimizan las funciones objetivo propuestas. |
| first_indexed | 2024-12-11T06:40:37Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-54604d039d184ac4ba468764da324b7c |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 0187-5779 2395-8030 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-12-11T06:40:37Z |
| publishDate | 2018-07-01 |
| publisher | Sociedad Mexicana de la Ciencia del Suelo A. C. |
| record_format | Article |
| series | Terra Latinoamericana |
| spelling | doaj.art-54604d039d184ac4ba468764da324b7c2022-12-22T01:17:14ZengSociedad Mexicana de la Ciencia del Suelo A. C.Terra Latinoamericana0187-57792395-80302018-07-0136321122010.28940/terra.v36i3.229Correcciones atmosféricas relativas de imágenes de satélite: patrones invariantes múltiples e inversionesFernando Paz Pellat0GRENASER, Colegio de Postgraduados. Carretera México-Texcoco km 36.5. 56230 Montecillo, Estado de México, México. La corrección de los efectos atmosféricos en imágenes de satélite es una tarea crucial para el entendimiento de los patrones espacio-temporales de las reflectancias e índices de vegetación en el análisis de la dinámica de la vegetación. En el presente trabajo se analizó el problema de inversión de modelos de transferencia de radiación de la atmósfera mediante el uso de los patrones invariantes de las líneas del suelo y de la vegetación densa, bajo un esquema de restricciones múltiples o definición de relaciones a cumplir. Las inversiones de radiación se invirtieron al minimizar una función objetivo o de mérito asociada a las restricciones disponibles y a las relaciones funcionales de compactación (análisis multivariado) de simulaciones de radiación. Las líneas del suelo resultaron mejores con las dos restricciones disponibles, que para el uso de una sola restricción. En el caso general de usar todas las restricciones disponibles para las líneas del suelo y la vegetación densa, se lograron precisiones de clasificación correcta del binomio atmósfera-aerosol mayores al 80%, sin conocimiento previo de esta información. En conclusión, cuando se usan las restricciones de las líneas del suelo y de la vegetación densa, las estimaciones mejoran para las constantes multiplicativas y las soluciones óptimas de los esquemas de inversión se ubican dentro de los mejores cinco valores que minimizan las funciones objetivo propuestas.https://www.terralatinoamericana.org.mx/index.php/terra/article/view/229/438invarianzalíneas del suelolínea de la vegetación densamodelos atmosféricos y de aerosoles |
| spellingShingle | Fernando Paz Pellat Correcciones atmosféricas relativas de imágenes de satélite: patrones invariantes múltiples e inversiones Terra Latinoamericana invarianza líneas del suelo línea de la vegetación densa modelos atmosféricos y de aerosoles |
| title | Correcciones atmosféricas relativas de imágenes de satélite: patrones invariantes múltiples e inversiones |
| title_full | Correcciones atmosféricas relativas de imágenes de satélite: patrones invariantes múltiples e inversiones |
| title_fullStr | Correcciones atmosféricas relativas de imágenes de satélite: patrones invariantes múltiples e inversiones |
| title_full_unstemmed | Correcciones atmosféricas relativas de imágenes de satélite: patrones invariantes múltiples e inversiones |
| title_short | Correcciones atmosféricas relativas de imágenes de satélite: patrones invariantes múltiples e inversiones |
| title_sort | correcciones atmosfericas relativas de imagenes de satelite patrones invariantes multiples e inversiones |
| topic | invarianza líneas del suelo línea de la vegetación densa modelos atmosféricos y de aerosoles |
| url | https://www.terralatinoamericana.org.mx/index.php/terra/article/view/229/438 |
| work_keys_str_mv | AT fernandopazpellat correccionesatmosfericasrelativasdeimagenesdesatelitepatronesinvariantesmultipleseinversiones |