Multi-angle imaging spectroradiometer (misr): análisis de la calidad de sus datos, variabilidad espacio-temporal en la España Peninsular y su uso en la estimación de variables forestales apoyado en datos lidar e inventario de campo
- Autores: Patricia Arrogante Funes
- Directores de la Tesis: Carlos J. Novillo Camacho (dir. tes.), Raúl Romero Calcerrada (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad Rey Juan Carlos ( España ) en 2017
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Juan de la Riva Fernández (presid.), Inmaculada Rodríguez Santalla (secret.), Alvaro Marquez Gonzalez (voc.), Francisco Javier Martínez Vega (voc.), Alicia Palacios-Orueta (voc.)
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- Tesis en acceso abierto en: TESEO
- Resumen
Los datos espectrales son la fuente más utilizada de información en la caracterización de la superficie terrestre mediante la teledetección. A veces, estos carecen de sensibilidad a la hora de describir atributos, sobre todo, forestales, a escala moderada y alta. La información multiangular parece ser la clave para mejorar las caracterizaciones de las distintas cubiertas terrestres. En este sentido el Multi-angle Imaging Spectro Radiometer (MISR) es un sensor con 9 cámaras de empuje que fue diseñado para proporcionar datos periódicos multiangulares y multiespectrales, con una resolución espacial de 1.1km o 275 m y en cuatro canales dentro del espectro (azul, verde, rojo e infrarrojo cercano). El equipo MISR ofrece diferentes productos accesibles de forma gratuita. Por ejemplo el producto MISR Level 2 Land Surface (MIL2ASLS) nos brinda los parámetros del modelo MRPV ya calculados a 1.1km de resolución de pixel. Este modelo semi-empírico utiliza tres parámetros (Rho, k y Theta) para representar el campo de BRF y describir, así, la anisotropía de un objetivo arbitrario. Diversos estudios han probado con éxito que estos parámetros caracterizan algunos atributos forestales y coberturas terrestres. También se ha demostrado como combinaciones de BRF pertenecientes a distintas bandas y diversos índices mulitangulares, han sido útiles a este respecto. Sin embargo, la teledetección multiangular es algo que no se ha explorado y evaluado tan profundamente como la teledetección clásica. Es por ello que en esta tesis se ha analizado información multiangular proporcionada en productos del sensor MISR y su aporte en ciertas aplicaciones.
Primeramente se ha explorado la coherencia y consistencia de los parámetros del modelo MRPV, proporcionados en el producto MISR L2 Land Surface, comparando dos a dos los valores en mismos píxeles pertenecientes a pares de imágenes de la España Peninsular muy próximas en tiempo. De esta manera se evitó localizar cambios que pudieran ser causados por diferencias fenológicas en el terreno y no solo por una falta de consistencia en los valores. Tras este estudio pudimos comprobar como el parámetro Rho es el más consistente (coeficientes de Spearman de 0.85 y diferencias relativas medias de alrededor del 15%) mientras que Theta (Rhos de Spearman que rondaron el 0.60 y diferencias relativas medias del 25%) y k (Rhos de Spearman de alrededor de 0.65 y diferencias relativas medias del 8%) lo son en menor medida. En cuanto a los factores que afectan a la falta de consistencia de forma significativa, inferimos que en nuestro caso el único que afectó fue la banda (peor consistencia en bajas longitudes de onda).
Tras el estudio de la curva de BRF en el plano principal calculada a partir del software Anisview y los parámetros medios MRPV del producto MI2ASLS en una fecha de invierno y verano del 2006 y en varias clases de uso de suelo CLC en la España peninsular, evaluamos como los parámetros tienen un comportamiento diferente entre clases de uso de suelo y fechas (según valores medios). Además el parámetro Rho parece estar muy relacionado con la BRF y el albedo hemisférico y los otros dos no solo. Por otro lado observamos que la BRF en el plano principal es más diferente entre clases y fechas en la posición donde se sitúa el Hotspot que en la del nadir. La anisotropía parece ser mayor en la fecha de invierno que en la de verano.
Después de evaluar el comportamiento de los parámetros del producto MI2ASLS y de realizar distintos análisis de variabilidad, a lo largo de múltiples fechas en el año 2006 en la España peninsular, se comprobó que este comportamiento fue significativamente diferente según clases de uso de suelo (CLC2006) y fechas. Por otro lado el parámetro Rho se mostró más relacionado con la respuesta espectral, mientras que k y Theta no solo, pareciendo en algunos casos estar más en relación con las distintas conformaciones estructurales.
Con el fin de encontrar correlación entre distintas variables y los parámetros MRPV, también del producto MI2ASLS se calcularon por un lado coeficientes de Spearman entre estos y NDVI, LAI, FPAR, ángulos de iluminación. Por otro, se realizaron GLM múltiples mixtos y Particiones Jerárquicas usando como variables dependientes cada uno de los parámetros en las bandas del rojo e IRC y como variables explicativas CLC2006, NDVI, ángulos, RMSE de la inversión, fecha. Se probó como efectivamente, la variabilidad del Rho viene, sobre todo, dada por el NDVI y el CLC2006. Sin embargo, la del k y Theta viene en mucha menor medida por estos y en mayor por los ángulos o la órbita.
Por último, en esta tesis evaluamos la posibilidad de aunar inventario de campo, datos provenientes de nubes de puntos LiDAR e imágenes MISR a 275 m de resolución espacial (producto MIB2T) para estimar volumen por superficie, además de otras variables de interés forestal. De tal modo que se pudiera abaratar el proceso y tener estimaciones de forma periódica de cara a la gestión de zonas naturales. En esta parte de la tesis la zona de estudio se centró en el Monte Cabeza de Hierro en Madrid. El monte es muy irregular por bosquetes, está muy bien preservado y el inventario de campo que se usó no fue diseñado para nuestro fin aquí. Primeramente empezamos con modelos de regresión entre parcelas inventariadas en campo y variables derivadas del LiDAR del PNOA. Los resultados de las estimaciones de volumen por hectárea no son tan buenas como en otros estudios en los que se ha estimado también esta variable, pero en climas boreales. En cualquier caso, la muestra usada como verdad terreno no fue recogida para tal fin pudiendo ser la causa que explicara parte de estos resultados. Por otro lado, estratificando conseguimos mejorar la estimación de volumen de pino. Las alturas medias y máximas estimadas presentaron mejores resultados que el volumen.
En cuanto a las relaciones existentes entre datos MISR y LiDAR, se encontraron aceptables ajustes entre ciertas combinaciones. Por tanto es un campo que habría que continuar estudiando puesto que parece muy prometedor.
