La fluorescencia de clorofila inducida por el sol (FIS) es un indicador crucial de la fotosíntesis de la vegetación.
por la Academia China de Ciencias
En los últimos años, las mediciones de FIS realizadas con torres han adquirido cada vez mayor valor, junto con la productividad primaria bruta (PPB), para estudiar la dinámica de la fotosíntesis. Sin embargo, los algoritmos actuales de recuperación de FIS presentan incertidumbres, especialmente las derivadas de las condiciones atmosféricas y las geometrías de medición. Estas incertidumbres pueden distorsionar los patrones diurnos de FIS, dificultando el monitoreo preciso de la fotosíntesis a lo largo del día. Para abordar estos desafíos, existe una creciente necesidad de avances en los algoritmos de recuperación de FIS realizados con torres.
Un equipo de investigación del Instituto de Investigación de Información Aeroespacial de la Academia China de Ciencias ha publicado un estudio en la Revista de Teledetección que aborda estas incertidumbres en los algoritmos de recuperación de SIF. Su investigación busca mejorar la precisión del monitoreo de la fotosíntesis de la vegetación mediante la mejora de la fiabilidad de los datos de SIF, abordando así deficiencias críticas en la investigación ecológica y agrícola.
La principal innovación del estudio reside en la evaluación exhaustiva de tres algoritmos para recuperar señales SIF de rojo lejano a partir de observaciones desde torres. El algoritmo de Ajuste de Forma de Banda (BSF) resultó ser el más fiable, demostrando un rendimiento superior en la captura de los patrones diurnos de SIF, especialmente al mediodía. El algoritmo BSF destaca por desacoplar la absorción atmosférica de las señales SIF sin necesidad de correcciones atmosféricas, lo que supone una ventaja sobre los métodos tradicionales.
En cambio, el algoritmo de Descomposición de Vectores Singulares (SVD) mostró desviaciones significativas, especialmente al mediodía, mientras que el algoritmo de Discriminación de Líneas de Fraunhofer de Tres Bandas (3FLD) requirió una corrección atmosférica precisa para obtener resultados comparables. El algoritmo BSF logró un coeficiente de correlación (R²) de 0,85 con la fotosíntesis de la vegetación, superando considerablemente a los demás algoritmos y reflejando su capacidad para capturar con precisión las variaciones diurnas de la fotosíntesis de la vegetación.
La investigación se llevó a cabo en dos sitios de flujo en China, con alturas de medición de 25 y 4 metros. El estudio comparó los patrones diurnos de SIF obtenidos mediante diferentes algoritmos y evaluó su correlación con la fotosíntesis de la vegetación y la reflectancia del infrarrojo cercano (NIRvR). Los resultados mostraron que el algoritmo BSF proporcionó las recuperaciones de SIF más estables y precisas, especialmente durante períodos de alta irradiancia solar.
El estudio también enfatizó la importancia de perfeccionar las técnicas de corrección atmosférica para mejorar la precisión de la recuperación de SIF. Estos hallazgos subrayan el potencial del algoritmo BSF para mejorar la precisión del monitoreo de la vegetación, ofreciendo datos más confiables para la investigación ecológica y agrícola .
«Este estudio aporta información valiosa para el desarrollo de algoritmos de recuperación de SIF basados en torres», afirmó el investigador principal. «Al optimizar estos algoritmos, podemos monitorizar las variaciones diurnas en la fotosíntesis de la vegetación con mayor precisión, algo crucial para comprender la dinámica de los ecosistemas vegetales. En el futuro, planeamos seguir perfeccionando estos algoritmos para mejorar su aplicabilidad en diversas condiciones ambientales».
El estudio utilizó tres algoritmos de recuperación de SIF (BSF, 3FLD y SVD) y recopiló datos de mediciones espectrales y de flujo realizadas con torres en dos sitios. El rendimiento de cada algoritmo se evaluó comparando los patrones diurnos de los SIF recuperados con los datos de fotosíntesis de la vegetación y NIRvR.
Los avances en los algoritmos de recuperación de SIF son muy prometedores para aplicaciones en ecología, agricultura e investigación del cambio climático. Al proporcionar un monitoreo preciso de las variaciones diurnas en la fotosíntesis de la vegetación, estos algoritmos pueden ofrecer una visión más profunda de la dinámica de la vegetación, lo que contribuye a fundamentar las estrategias de mitigación del cambio climático. Además, los algoritmos mejorados podrían eventualmente aplicarse a la teledetección satelital, mejorando la precisión y la eficiencia de las iniciativas globales de monitoreo de la vegetación.
Más información: Xinjie Liu et al., Patrones diurnos inconsistentes de fluorescencia de clorofila inducida por el sol en rojo lejano, obtenidos con diferentes algoritmos a partir de observaciones desde torres, Journal of Remote Sensing (2025). DOI: 10.34133/remotesensing.0429
