Estimativa de evapotranspiração utilizando sebal automatizado em clima mediterrânico.

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: OLIVEIRA, Michele Laurentino de.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Tecnologia e Recursos Naturais - CTRN; PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA CIVIL E AMBIENTAL; UFCG
• Palavras-chave em Português: Sensoriamento remoto; Automatização de algoritmos; SEBAL; Remote sensing; Automation of algorithms; Planejamento Urbano e Regional; Economia Agrária e dos Recursos Naturais; Engenharia Sanitária
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/2337

Há mais de duas décadas o Surface Energy Balance Algorithms for Land (SEBAL) tem sido utilizado com sucesso em diferentes regiões climáticas para estimativa da evapotranspiração real (ETr) a partir de imagens de satélite. A versão tradicional do SEBAL requer do operador (usuário) a identificação visual de dois pixels âncora (quente e frio) e a utilização de estações meteorológicas na região de estudo. Entretanto estes dois fatores limitam a sua aplicação para trabalhos que necessitam de longas séries temporais em grandes áreas. O objetivo deste trabalho foi aperfeiçoar o algoritmo de seleção dos pixels âncora e reduzir a utilização de dados meteorológicos provenientes de estações de superfície por dados de sensores orbitais. O trabalho foi desenvolvido para uma área de cultivo intensivo de oliveiras localizado na região mediterrânea de Portugal, reunindo ao todo 16 observações dos satélites Landsat 5 e 7 capturadas entre os anos de 2010 e 2012. O modelo SEBAL e o algoritmo de seleção automática dos pixels âncora utilizado neste estudo (Cunha et al., 2018) foi adaptado para permitir o uso de diferentes configurações de seleção dos pixels âncora e entrada de dados meteorológicos proveniente de dados orbitais. O algoritmo de seleção dos pixels âncora foi avaliado para cinco diferentes configurações (testes), resultando em cinco diferentes estimativas de ETr. Para redução da demanda por dados de estações meteorológicas de superfície, este trabalho utilizou os dados disponibilizados de radiação de onda curta e Temperatura de Superfície pelo Sistema Satellite Apllication Facility on Land Surface Analysis (LSA SAF), que são gerados a partir dos dados do sensor MSG. A avaliação das diferentes configurações (testes) foi realizada a partir da instrumentação de campo (Eddy covariance), analisando sempre a ETr diária. Os resultados mostram uma alta sensibilidade do SEBAL em relação aos quantis de temperatura de superfície do conjunto dos candidatos a pixels âncora. Quando comparado aos dados de campo (Eddy Covariance), a melhor configuração do algoritmo de seleção dos pixels âncora permitiu a estimativa da ETr com R² igual a 0,734 e erro médio absoluto de 0,4mmd-1. A aplicação do SEBAL automatizado a regiões de elevada sazonalidade como a utilizada neste estudo permitiu a avaliação numa ampla gama de valores de ETr (1,64 a 4,40mmd-1). Ainda, os resultados encontrados neste estudo apresentam desempenho semelhante aos encontrados por trabalhos que utilizam o SEBAL na forma tradicional para regiões de clima e cobertura do solo semelhantes. Para comprovar a eficiência da configuração que apresentou melhor desempenho, novas avaliações devem ser realizadas para outras regiões climáticas e coberturas do solo. No entanto, a partir deste trabalho, observa-se que é possível obter bom desempenho para o SEBAL com seleções automáticas de pixels âncora, essa contribuição permitirá a redução das limitações e maior aplicação do SEBAL as áreas de hidrologia, agronomia, meteorologia e avaliação ambiental.