Análise da evapotranspiração, índices biofísicos e o uso da terra em uma bacia hidrográfica

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Castro, Amazonino Lemos de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Manejo sustentável em bacia hidrográfica; NDVI e NDWI por meio de dados SAR; Regressão multivariada; Transporte hídrico para atmosfera; Evapotranspiração real
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/250575

A gestão de bacias hidrográficas pode ser realizada de diversas formas, especialmente considerando os avanços tecnológicos e científicos atuais. A análise das variáveis ambientais que impactam diretamente o funcionamento e equilíbrio dos ecossistemas proporciona o entendimento da dinâmica ambiental, em particular as relacionadas à variabilidade climática do ambiente regional e local. Entre essas variáveis, destaca-se a evapotranspiração real (ETa), que representa uma das formas de recarga hídrica da atmosfera. Além disso, os índices biofísicos (NDVI, NDWI, SAVI e IAF), que estão relacionados aos processos fenológicos da vegetação e ao uso da terra, cumprem um papel fundamental no equilíbrio dos ecossistemas. Nesse contexto, o objetivo desta pesquisa foi analisar a relação entre os índices biofísicos, o uso e a ocupação da terra com a ETa na Bacia Hidrográfica do rio Sorocabuçu. Para o mapeamento do uso da terra e a obtenção dos índices biofísicos, foram utilizadas imagens de satélite do Sentinel-2B, Sentinel-1A e dados meteorológicos do ERA5-Land. Os dados provenientes dos sensores Radar de Abertura Sintética (Synthetic Aperture Radar - SAR) não são afetados pela presença de fatores atmosféricos como nuvens, por exemplo, o que permite a aquisição de informações de forma contínua. Dessa forma, utilizou-se os dados do Sentinel-1 (SAR) para estimar o NDVI e NDWI entre os anos de 2019 e 2020 em uma área experimental. Foram construídos quatro modelos de regressão (RL, SVM, RF e ANN) para estimar os índices de vegetação com base nos dados de retroespalhamento do SAR como variáveis independentes e os índices NDVI e NDWI obtidos por meio do Sentinel-2 como variáveis dependentes. Esses modelos foram implementados por meio da Validação Cruzada (Cross-Validation), e suas métricas de desempenho e testes estatísticos foram avaliados para determinar o modelo mais adequado. De maneira similar, os índices biofísicos foram admitidos a uma outra análise de regressão linear com múltiplas variáveis, utilizando NDVI, NDWI, SAVI e IAF como variáveis independentes, e ETa como variável dependente. Os resultados indicaram uma dinâmica média superior a 0,7 entre os dados SAR e os índices de vegetação convencional. A análise da relação entre a ETa e os índices biofísicos revelou correlações moderadas, fortes e muito fortes ao longo dos meses, demonstrando que a estimativa precisa da ETa é fundamental para compreender a função vital da vegetação na disponibilidade e gestão dos recursos hídricos. Isso reforça a importância das práticas de manejo ambiental na gestão das bacias hidrográficas.