Avaliação e aprimoramento de métodos para estimativa da evapotranspiração real por sensoriamento remoto

Abstract

Em um cenário em que o atendimento à crescente demanda por alimento é cada vez mais dependente da irrigação, o entendimento da variação temporal e espacial da evapotranspiração real da cultura (ETr) é essencial para o manejo e para a gestão de recursos hídricos. Nas últimas décadas, modelos que possibilitam mapear e monitorar a ETr a partir de dados de sensoriamento remoto têm sido desenvolvidos e estudados. Neste trabalho, os modelos Simplified Surface Energy Balance for operational application (SSEBop) e Simple Algorithm for Evapotranspiration Retrieving (SAFER) foram aplicados para estimativa da evapotranspiração real da cultura do trigo irrigado na região do Cerrado, utilizando imagens multiespectrais e termais dos sensores ETM+/Landsat 7 e OLI-TIRS/Landsat 8. A validação dos modelos foi realizada com dados referentes a cultura do feijão. Os resultados encontrados foram comparados com dados de evapotranspiração real calculada pelo método da razão de Bowen. Considerando os dados referentes aos dias de passagem dos satélites, o SSEBop superestimou a ETr para a cultura do trigo em 21,4%, em média, com coeficiente de determinação (R2) igual a 0,86 e coeficiente de eficiência de Nash- Sutcliffe (NSE) igual a 0,67 e subestimou a ETr para a cultura do feijão em 16,4%, em média, com R2 igual a 0,70 e NSE igual a -0,16. O modelo SAFER foi calibrado com os dados da cultura do trigo, apresentando R2 e NSE iguais a 0,90 e uma superestimativa da ETr de, em média, 0,16%. Para a cultura do feijão, o modelo subestimou a ETr em 18,5%, em média, com R2 igual a 0,66 e NSE igual a -0,80. Ademais, foi desenvolvida equação para estimativa do Kc do trigo em função do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada e uma boa correlação entre esses parâmetros foi verificada, com R2 igual a 0,78.

In a scenario where supplying the increasing demand for food depends highly on irrigation, understanding the temporal and spatial variation of actual evapotranspiration (ETr) is essential for the management of water resources. In the last decades, models for mapping and monitoring ETr using remote sensing data have been developed and studied. In this work, the models Simplified Surface Energy Balance for operational application (SSEBop) and Simple Algorithm for Evapotranspiration Retrieving (SAFER) were applied to estimate actual evapotranspiration of irrigated wheat crop in the Cerrado region, using multispectral and thermal images from the sensors ETM+/Landsat 7 and OLI-TIRS/Landsat 8. For validation, bean data was used. The results were compared with evapotranspiration data obtained through Bowen ratio method. Considering the data referring to satellites overpasses days, SSEBop overestimated wheat ETr by an average of 21.4%, with coefficient of determination (R2) equal to 0.86 and Nash-Sutcliffe efficiency coefficient (NSE) equal to 0.67, and underestimated bean ETr by an average of 16.4%, with R2 equal to 0.70 and NSE equal to -0.16. The SAFER model was calibrated with the wheat data, showing R2 and NSE equal to 0.90 and an ETr overestimate of 0.16%, on average. For the bean crop, the model underestimated ETr by an average of 18.5%, with R2 equal to 0.66 and a NSE equal to -0,80. In addition, an equation to estimate wheat Kc as a function of Normalized Difference Vegetation Index were developed and a good correlation between these parameters were found, with an R2 equal to 0.78.