摘要：El objetivo de este trabajo consiste en la estimación de la fAPAR en la Península Ibérica a partir de datos MODIS.En primer lugar, se ha simulado un conjunto de datos de reflectividades y de fAPAR a partir de los modelos de transferencia radiativa de hoja (PROSPECT) y de cubiertas heterogéneas (4SAIL2).En segundo lugar, se ha entrenado un conjunto de redes neuronales artificiales (RNAs) para obtener mediante inversión la relación entre la fAPAR y las reflectividades simuladas y así calcular, por último, la fAPAR de la Península Ibérica a partir de imágenes de reflectividad de MODIS.Además, se ha analizado la influencia de la configuración de observación e iluminación, nadir y oblicua.La fAPAR estimada se ha comparado con otros productos ya validados.Los resultados ponen de manifiesto que la fAPAR estimada a partir de la combinación (PROSPECT 4SAIL2 Nadir) proporciona, en general, diferencias alrededor del umbral requerido por los usuarios (0.1).Esta combinación se plantea como una alternativa para estimar la fAPAR en la Península Ibérica por su capacidad para caracterizar distintos tipos de cubiertas, así como por la alta variabilidad intra-anual observada en algunos casos.
其他摘要：This work aims to the estimation of fAPAR over the Iberian Peninsula using MODIS data. First, the 4SAIL2 and PROSPECT radiative transfer models have been used to simulate a data set of reflectance and fAPAR. Second, an artificial neuronal network (ANN) has been trained using the simulated data and finally, it has been inverted to derive fAPAR estimates over the Iberian Peninsula from MODIS reflectances images. Moreover, the impact that the observation and illumination configuration have on the fAPAR estimates has been assessed. The fAPAR estimates from MODIS have been compared with other validated fAPAR products. The results confirm an overall error around the user requirements (0.1) when the fAPAR estimated from the (PROSPECT+4SAIL2+Nadir) combination is compared with the selected products. This combination is proposed as an alternative to estimate fAPAR over the Iberian Peninsula due to the ability to characterize different land cover types as well as the high intra-annual variability of particular canopies.
