Modelagem da evapotranspiração da cana-de-açúcar utilizando abordagens de sensoriamento remoto e machine learning - Santos, Robson Argolo dos (Universidade Federal de Viçosa, 2023)
O uso de sensoriamento remoto combinando informações de estações meteorológicas tem sido estudado como uma alternativa a estimativa da demanda hídrica, porém algumas limitações ainda persistem, requerendo novas metodologias que possa superá-las. Desta forma, essa tese teve como objetivo geral estimar a ETa (evapotranspiração atual) da cana-de-açúcar utilizando machine learning com base em dados obtidos por sensoriamento remoto ativo e passivo, bem como múltiplas fontes de informação. Os objetivos específicos foram divididos em três capítulos: 1) Estimar a evapotranspiração utilizando machine learning e sensoriamento remoto passivo; 2) Estimar a evapotranspiração utilizando machine learning e sensoriamento remoto passivo sem a necessidade de estação meteorológica em campo; e 3) Estimar a evapotranspiração utilizando machine learning e sensoriamento remoto ativo na presença de nuvens. Para tal, foram adquiridos dados dos sensores OLI (Operational Land Imager) e TIRS (Thermal Infrared Sensor) embarcados nos satélites Landsat 8 e 9, a fim de determinar a ET rF (fração evapotranspirativa) e posterior ETa utilizando o modelo METRIC (Mapping Evapotranspiration at High Resolution with Internalized Calibration). Essas variáveis foram utilizadas como resposta, enquanto as variáveis explicativas foram obtidas dos sensores MSI (Multispectral Instrument), embarcado no Sentinel-2, e SAR (Synthetic Aperture Radar), no Sentinel-1. Os dados meteorológicos, climatológicos, de solos, elevação do terreno e astronômicas, foram utilizados para garantir um treinamento e desempenho adequados dos algoritmos de machine learning. No primeiro capítulo, foi possível observar a capacidade dos modelos de machine learning em estimar a ETrF utilizando dados do sensor MSI, que não possui banda termal. O modelo que obteve melhor desempenho nessa abordagem foi o XgbLinear, com R² = 0.91 e RMSE = 0.10, apresentando resultados satisfatórios. Os valores estimados de ETrF, neste capítulo, quando multiplicados pela ET r (Evapotranspiração de referência alfafa), forneceram a ETa, que é utilizada para determinar a reposição adequada da irrigação. Os resultados do segundo capítulo mostraram que os modelos de machine learning, utilizando dados de sensoriamento remoto passivo sem banda termal em conjunto com outras variáveis explicativas, permitiu quantificar diretamente a ET a, sem a necessidade do valor de ETr determinado via estação meteorológica. Dos 13 modelos utilizados neste capítulo, o brnn (Bayesian Regularized Neural Networks) se destacou, com R² de 0.73 e RMSE de 1.10, respectivamente. Por fim, os resultados do terceiro capítulo foram promissores, pois foi possível modelar e quantificar a ETa na cana-de-açúcar mesmo na presença de nuvens. O brnn novamente se destacou, apresentando R² de 0.45 e RMSE de 1.5. Apesar das métricas inferiores, devido às limitações espectrais do sensor SAR, esse resultado representa um grande avanço, uma vez que o sensor SAR pode ser utilizado quando não é possível o uso de sensores remotos passivos. Com base em todos esses resultados, é possível inferir que os algoritmos de machine learning XgbLinear e brnn, devidamente treinados com dados obtidos por sensoriamento remoto passivo e ativo, juntamente com outras fontes de informação, podem ser eficazes na estimativa da evapotranspiração atual da cana-de-açúcar. Palavras-chave: Satélite. Machine learning. Agricultura irrigada.

The use of remote sensing, combined with information from weather stations, has been studied as an alternative method to estimate water demand. However, some limitations persist, necessitating the development of new methodologies to overcome them. Therefore, the main objective of this thesis was to estimate the actual evapotranspiration (ET a) of sugarcane using machine learning based on data obtained from both active and passive remote sensing, as well as multiple sources of information. The specific objectives were divided into three chapters: 1) Estimating evapotranspiration using machine learning and passive remote sensing; 2) Estimating evapotranspiration using machine learning and passive remote sensing without the need for a field weather station; e 3) Estimating evapotranspiration using machine learning witho active remote sensing even in the presence of clouds. Data from the Operational Land Imager (OLI) and Thermal Infrared Sensor (TIRS) sensors on Landsat 8 and 9 satellites were acquired to determine the evapotranspiration fraction (ETrF) and subsequent ETa using the Mapping Evapotranspiration at High Resolution with Internalized Calibration (METRIC) model. These variables were used as responses, while explanatory variables were obtained from the Multispectral Instrument (MSI) sensor on Sentinel-2 and Synthetic Aperture Radar (SAR) on Sentinel-1. Meteorological, climatological, soil, terrain elevation, and astronomical data were utilized to ensure proper training and performance of machine learning algorithms. In the first chapter, we observed the capability of machine learning models to estimate ET rF using MSI sensor data, which lacks thermal bands. The model that performed best in this approach was XgbLinear, achieving an R² of 0.91 and RMSE of 0.10, yielding satisfactory results. The estimated values of ETrF in this chapter, when multiplied by ETr (reference evapotranspiration alfalfa), provided ETa, which is crucial for determining appropriate irrigation replenishment. The results of the second chapter demonstrated that machine learning models, using passive remote sensing data without thermal bands in conjunction with other explanatory variables, allowed for the direct quantification of ETa without the need for ETr values determined via weather stations. Among the 13 models used in this chapter, Bayesian Regularized Neural Networks (brnn) stood out with an R² of 0.73 and RMSE of 1.10, respectively. Finally, the results of the third chapter were promising, as it was possible to model and quantify ET a in sugarcane even in the presence of clouds. The brnn model once again stood out, with an R² of 0.45 and RMSE of 1.5. Despite the lower METRICs due to the spectral limitations of the SAR sensor, this result represents a significant advancement since SAR can be employed when passive remote sensors cannot. Based on all these results, it can be inferred that machine learning algorithms, specifically XgbLinear and brnn, when properly trained with data obtained from passive and active remote sensing, along with other sources of information, can be effective in estimating the actual evapotranspiration of sugarcane. Keywords: Satellite. Machine learning. Irrigated agriculture.
Modeling sugarcane evapotranspiration using remote sensing and machine learning approaches
Keywords: Evapotranspiração - Medição; Cana-de-açúcar; Aprendizado do computador; Sensoriamento remoto; Irrigação e Drenagem