Variabilidade espacial do consumo hídrico de cultivos irrigados utilizando sensoriamento remoto - Costa, Jéfferson de Oliveira (2019)
O presente trabalho teve como objetivo estimar a distribuição espacial da evapotranspiração atual (ETa) e a curva do coeficiente de cultura (Kc) do café (Coffea arabica), do feijão carioca (Phaseolus vulgaris) e do feijão caupi (Vigna unguiculata), utilizando os algoritmos Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) e Mapping Evapotranspiration at high Resolution using Internalized Calibration (METRIC) na versão do Google Earth Engine Evapotranspiration Flux (EEFlux). Além disso, visou-se validar as estimativas espaciais de ETa comparando-as com as diretrizes da FAO e com valores de evapotranspiração da cultura (ETc) calculados com o uso de valores de Kc obtidos em outros estudos de referência no Brasil. O estudo da cultura do café foi conduzido no município de Buritis - MG, ao longo de um período de 2 anos (2014-2015); já o estudo com a cultura do feijão foi conduzido no município de Primavera do Leste - MT, sendo analisados quatro ciclos de cultivo (2013, 2014, 2015 e 2017). Nos dois casos, foram utilizadas imagens do satélite Landsat 8, sensores Operational Land Imager (OLI) e Thermal Infrared Sensor (TIRS), de áreas irrigadas por pivô central e foram feitas análises comparativas utilizando diferentes índices estatísticos. A ETa para cafeeiros jovens foi de 2,17 mm dia-1, na média geral, e o valor médio de Kc foi de 0,6. Para cafeeiros adultos, a ETa foi de 3,95 mm dia-1, na média geral e o valor médio de Kc foi de 0,85. Os dados de ETa e Kc obtidos com base no algoritmo SEBAL apresentaram valores semelhantes aos dos estudos que utilizaram métodos tradicionais. A ETa para o feijão carioca variou entre 2,3 a 8,5 mm d-1 e o Kc obtido variou entre 0,4 a 1,6, em termos gerais. Para o feijão caupi, a ETa obtida variou entre 0,8 a 6,2 mm d-1 e o Kc obtido variou entre 0,2 a 1,7, em termos gerais. O método de estimativa de ETa e Kc espacializados utilizando a plataforma Google EEFlux possibilitou a compreensão da variabilidade espacial dessas duas variáveis.