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• W111504307 abstract "espanolEl contenido de humedad de la vegetacion (FMC) es una variable clave de diversas aplicaciones, muchas de las cuales precisan un conocimiento a nivel global. Por ello, se precisa calibrar modelos de estimacion del FMC con alta representatividad espacial y poder de generalizacion. La teledeteccion espacial se muestra como una de las fuentes de informacion mas idonea al respecto. Existen principalmente dos tipos de modelos que relacionan informacion extraida de imagenes satelite con el FMC: empiricos y teoricos. Los primeros son muy dependientes de los datos usados en la calibracion y las condiciones bajo las cuales se tomaron, por lo que tienen escaso poder de generalizacion. Los teoricos, tienen una fuerte base fisica (generalmente la teoria de transferencia radiativa, de ahi que se denominen modelos de transferencia radiativa, RTM) por lo que permiten aplicarse a muy diversas condiciones. Sin embargo, para obtener estimaciones precisa, estos modelos deben ser adecuadamente parametrizados con datos de campo y considerar informacion auxiliar, lo que podria comprometer su potencial de generalizacion. El objetivo de este trabajo es comparar el modelo empirico y el RTM propuesto por Yebra et al. (2008) en terminos de poder de generalizacion. Para ello, se han empleado una muestra de validacion compuesta por 92 observaciones de FMC y datos radiometricos tomados por el sensor MODIS, correspondientes a seis zonas de validacion (dos en Espana y cuatro en Australia). Los resultados obtenidos muestran que cuando los modelos se aplica a pastizales similares a los de la zona de calibrado, las precisiones del modelo empirico y RTM son similares (RMSE=41,39 y 43,44% frente 38,23 y 33,83%, para el modelo empirico y RTM, respectivamente). Sin embargo, cuando dichos modelos se aplican a zonas con pastizales de diferentes caracteristicas o a periodos del ano diferentes, el RTM supera en precision al modelo empirico (RMSE=38,93 y 61,66% frente 11,27 y 19,37%, para el modelo empirico y RTM, respectivamente), lo que demuestra el mayor poder de generalizacion del RTM. EnglishVegetation water content (FMC) is a key variable in several applications, many of which require a global knowledge. Because of that, the calibration of highly generalizing power models to estimate that variable is required. Remote sensing is one of the sources of information more suitable in that respect. There exist mainly two kinds of models who relate remote sensed data to FMC: empirical and theoretical. The empirical models are highly dependent of the data used in the calibration phase and the conditions under which those data were taken. Therefore, these models have low generalizing power. The RTM have a strong physic (generally the radiative transfer theory, that is why they are so-called Radiative Transfer Models, RTM) so they can be applied to more diverse conditions. However, if accurate estimations want to be obtained, they must be properly parameterizated with field data and include auxiliary information, what may affect their generalizing potential. The objective of this paper is to compare the performance of the empirical model and the RTM proposed by Yebra et al. (2008) in terms of generalizing power. For doing that, a validation sample of 92 observations of field measured FMC and their corresponding MODIS data was used. These data correspond to seven grassland plots located in Spain and eight in Australia. The results show that both models offer similar accuracy when applying to grassland with analogous types of vegetation to the calibration site (RMSE=41.39 y 43.44% against 38.23 and 33.83%, empirical and RTM, respectively). Nevertheless, the RTM offer greater accuracy than the empirical when the models are applied to grassland with different characteristic to those of the calibration site (RMSE=38.93 y 61.66% against 11.27 y 19.37%, empirical and RTM, respectively), what support that the RTM have more generalizing power." @default.
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