Aplicação do algoritmo SEBAL na estimativa da evapotranspiração e da biomassa acumulada da cana-de-açúcar

Abstract

A crescente pressão sobre os recursos hídricos requer cada vez mais o conhecimento de onde, quando e como a água está sendo utilizada. É fundamental, portanto, conhecer a demanda evapotranspirométrica regional, uma vez que, a evapotranspiração (ET) representa, aproximadamente, 75% do total da precipitação que ocorre sobre superfícies continentais. Entretanto, a ET é altamente variável no tempo e no espaço. Essas informações geralmente revelam aspectos indispensáveis no planejamento e manejo de recursos hídricos, principalmente em locais onde a produção agrícola irrigada representa uma grande porcentagem da economia regional. Nesse sentido, metodologias que utilizam técnicas de sensoriamento remoto se destacam pela capacidade de cobertura em áreas extensas. Nesse estudo, imagens orbitais dos sensores MODIS-Terra e TM-Landsat 5 foram utilizadas para aplicação do Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) na obtenção dos fluxos de energia à superfície, e por conseguinte, na determinação da ET e da produção de biomassa da cana-de-açúcar na fazenda Boa Fé, localizada no Triângulo Mineiro, mais especificamente no município de Conquista, Minas Gerais. Os resultados obtidos demonstraram que o algoritmo SEBAL teve bom desempenho em escala regional na estimativa dos fluxos de energia e produção de biomassa da cultura da cana-de-açúcar, com potenciais para ser aplicado em áreas onde a disponibilidade de dados meteorológicos são limitantes.

The growing demand for water resources requires the knowledge of where, when and how water is being utilized. It is, therefore, fundamental to understand and determine the regional water evapotranspirometric demand, since evapotranspiration (ET) accounts for, approximately, 75% of the total rainfall occurring on the continental surfaces. ET is highly dependent on and variable in time and space. Such information generally reveals important aspects for water resources planning and management, mainly in places where irrigated agricultural production accounts for a large percentage of the regional economy. Thus, methodologies using remote sensing stand out for their capabilities to cover extensive areas. This study utilized orbital images of MODIS-Terra and TM-Landsat 5 sensors to apply the Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) for obtaining the energy fluxes on the surface and consequently to determine the ET rates and sugarcane biomass production at Boa Fé Farm, located at the Triângulo Mineiro municipality of Conquista, Minas Gerais. The results obtained showed that SEBAL has shown a good performance at regional scale in estimating the energy fluxes and biomass production of sugarcane plantation, with potential to be applied in areas with limiting availability of meteorological data.