1.Texto Completo

7/23/2019 1.Texto Completo

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RICARDO GUIMARES ANDRADE

APLICAO DO ALGORITMO SEBAL NA ESTIMATIVA DA

EVAPOTRANSPIRAO E DA BIOMASSA ACUMULADA DA CANA-DE-

ACAR

Tese apresentada Universidade Federalde Viosa, como parte das exigncias doPrograma de Ps-Graduao em MeteorologiaAgrcola, para obteno do ttulo de DoctorScientiae

VIOSAMINAS GERAIS BRASIL

2008


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Ficha catalogrfica preparada pela Seo de Catalogao eClassificao da Biblioteca Central da UFV

TAndrade, Ricardo Guimares, 1976-

A553a Aplicao do algaritmo SEBAL na estimativa da2008 evapotranspirao e da biomassa acumulada da cana-

de-acar / Ricardo Guimares Andrade. Viosa, MG,

2008.xxvii, 135f.: il. (algumas col.) ; 29cm.

Inclui apndice.Orientador: Gilberto Chohaku Sediyama.Tese (doutorado) - Universidade Federal de Viosa.Referncias bibliogrficas: f. 115-124.

1. Meteorologia agrcola. 2. Evapotranspirao.3. Recursos hdricos - Desenvolvimento - Aspectosambientais. 4. Cana-de-acar. 5. Biomassa vegetal.6. Sensoriamento remoto. 7. Sistemas de informaogeogrfica. I. Universidade Federal de Viosa. II.Ttulo.

CDD 22.ed. 630.2515


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ii

minha esposa, Cristiana,

Aos meus pais, Benedito (in memoriam) e Marly,

Aos meus irmos,

Aos meus amigos.


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iii

AGRADECIMENTOS

A Deus, que est sobre todas as coisas.

Universidade Federal de Viosa, pela oportunidade e pelos ensinamentos.

Fundao de Amparo a Pesquisa de Minas Gerais, FAPEMIG, pelo

financiamento do projeto de pesquisa.

Coordenao de Aperfeioamento de Pessoal de Nvel Superior, CAPES,

pela concesso da bolsa de doutorado nos dois primeiros anos de realizao da

pesquisa.

Ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Cientfico e Tecnolgico, CNPq,

pela concesso de bolsa de doutorado nos dois ltimos anos da pesquisa.

minha famlia, principalmente aos meus pais, pelo amor e pelo apoio e

estmulo constantes.

Ao Grupo Ma Shou Tao, pela ateno e pelas informaes concedidas.

Ao professor Gilberto C. Sediyama, pela valiosa orientao e pela amizade.

Ao professor Bernardo Barbosa da Silva, pelos constantes esclarecimentos

relacionados a utilizao do SEBAL.

Aos professores Vicente Paulo Soares, Jos Marinaldo Gleriani, Francisco deAssis Carvalho Pinto, pelas sugestes e ensinamentos.


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iv

Aos demais professores e funcionrios do programa de Ps-Graduao em

Meteorologia Agrcola.

Ao Evaldo, Rafael, Andr, Sady, Alexandro, Jonathas e demais colegas, pela

ajuda e convivncia amigvel.

A todos aqueles que, direta ou indiretamente, contriburam para a realizao

deste trabalho.


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BIOGRAFIA

RICARDO GUIMARES ANDRADE, filho de Benedito de Oliveira Andrade

e Marly Guimares Andrade, nasceu em 18 de fevereiro de 1976, em Belo Horizonte,

Estado de Minas Gerais.

Em maio de 2002, concluiu o Curso de Graduao em Engenharia Agrcola pela

Universidade Federal de Viosa - MG.

Em abril de 2004, concluiu o Curso de Ps-Graduao, a nvel de Mestrado, em

Meteorologia Agrcola na Universidade Federal de Viosa, Minas Gerais.

Em agosto de 2004, iniciou o Curso de Ps-Graduao, a nvel de Doutorado,

em Meteorologia Agrcola na Universidade Federal de Viosa, em Viosa, MG,

submetendo-se defesa de tese em junho de 2008.


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CONTEDO

LISTA DE QUADROS .............................................................................................. viii

LISTA DE FIGURAS ................................................................................................. xiiLISTA DE SMBOLOS .............................................................................................. xx

RESUMO .................................................................................................................. xxiv

ABSTRACT ............................................................................................................. xxvi

1. INTRODUO ......................................................................................................... 1

1.2 Objetivos ................................................................................................................ 3

1.3 Hiptese ................................................................................................................. 42. FUNDAMENTAO TERICA ............................................................................ 5

2.1 A cultura da cana-de-acar e sua importncia para o agronegcio brasileiro . 52.1.1 Complexo sucroalcooleiro .............................................................................. 7

2.2. Sensoriamento Remoto ......................................................................................... 82.2.1 Interao da radiao eletromagntica com os alvos ...................................... 9

2.2.1.2 Fatores intrnsecos vegetao .............................................................. 132.2.1.2.1 Interao da REM com a folha ........................................................ 132.2.1.2.2 Interao da REM com o dossel ...................................................... 17

2.2.1.3 Fatores intrnsecos ao solo ..................................................................... 172.2.1.4 Interao da REM com a gua ............................................................... 20


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vii

2.2.2 Aplicaes do sensoriamento remoto ........................................................... 222.2.2.1 Algoritmo SEBAL .................................................................................. 23

2.2.3 Sensor TM (Thematic Mapper) do Landsat 5 ............................................... 282.2.4 Sensor MODIS .............................................................................................. 31

3 MATERIAL E MTODOS ..................................................................................... 34

3.1 rea de estudo ..................................................................................................... 34

3.1 Dados Meteorolgicos ......................................................................................... 36

3.2 Informaes da cultura da cana-de-acar ........................................................ 373.2.1 Tratos culturais .............................................................................................. 40

3.3 Imagens de satlite ............................................................................................... 41

3.4 Algoritmo SEBAL ................................................................................................. 42

3.4.1 Aplicao do SEBAL com imagens TM-Landsat 5 ..................................... 433.4.2 Aplicao do SEBAL com imagens MODIS - Terra .................................... 58

3.5 Obteno da evapotranspirao de referncia (ETo) e da cultura (ETc) ............ 60

3.6 Anlises estatsticas ............................................................................................. 60

4. RESULTADOS E DISCUSSO ............................................................................ 62

4.1 Imagens TM-Landsat 5 ........................................................................................ 624.1.1 Albedo ........................................................................................................... 684.1.2 Temperatura da Superfcie ............................................................................ 73

4.1.3 Saldo de Radiao ......................................................................................... 794.1.4 Fluxo de Calor no Solo ................................................................................. 844.1.5 Fluxo de Calor Sensvel ................................................................................ 884.1.6 Fluxo de Calor Latente .................................................................................. 924.1.7 Evapotranspirao ......................................................................................... 964.1.8 Biomassa ..................................................................................................... 104

4.2 Imagens MODIS-Terra ...................................................................................... 107

5. RESUMOS E CONCLUSES ............................................................................. 112

6. REFERNCIAS BIBLIOGRFICAS ................................................................ 115

Apndice ..................................................................................................................... 125


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viii

LISTA DE QUADROS

Pg.

Quadro 1 Caractersticas orbitais do satlite Landsat 5.................................. 29

Quadro 2 Apresentao das bandas do sensor TM do Landsat 5 com seus

respectivos intervalos espectrais e suas principais caractersticase aplicaes..................................................................................... 30

Quadro 3 Caractersticas gerais do sensor MODIS........................................ 32

Quadro 4 Apresentao das bandas espectrais juntamente com informaesde uso primrio, resoluo espectral, espacial, temporal e faixaimageada pelo sensor MODIS........................................................ 33

Quadro 5 Dados do ciclo, variedade e rea de cada talho das glebas A1,A2, A4, A5, E1 e Piv.................................................................... 39

Quadro 6 Datas de aquisio das imagens do sensor TM do Landsat 5,base/ponto, formato dos arquivos e mdia de gravao dos dadosprocessados pelo INPE................................................................... 41

Quadro 7 Datas de aquisio dos produtos do sensor MODIS com orespectivo formato de arquivo....................................................... 42

Quadro 8 Descrio das bandas do TM - Landsat 5, apresentando oscoeficientes de calibrao (Lmin e Lmax) aps 5 de maio de

2003................................................................................................ 44


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Quadro 9 Valores de albedo (), ndices de vegetao (NDVI e SAVI),emissividades (o), parmetro de rugosidade (zom), velocidade

de frico (u*) e resistncia aerodinmica (rah) obtidos nospixels ncoras de cada imagem TM Landsat 5, emdeterminadas datas, na rea da fazenda Boa F, Conquista,MG............................................................................................... 63

Quadro 10 Valores de temperatura da superfcie (Ts), radiao de ondalonga emitida pela superfcie (RL), saldo de radiao (Rn),fluxos de calor no solo (G), sensvel (H) e latente (LE) obtidosnos pixels ncoras de cada imagem TM Landsat 5, emdeterminadas datas, na rea da fazenda Boa F, Conquista,MG............................................................................................... 64

Quadro 11 Anlises estatsticas de concordncia de Willmott (d), erroabsoluto mdio (EAM), erro padro de estimativa (EPE) e raizdo erro quadrtico mdio (REQM) para os dados de produode biomassa da cana-de-acar da fazenda Boa F nas glebasA1, A4, A5, E1, Piv e para todos os dadosuntos............................................................................................ 107

Quadro 12 Valores de albedo (), ndices de vegetao (NDVI e SAVI),emissividades (o), parmetro de rugosidade (zom), velocidade

de frico (u*) e resistncia aerodinmica (rah) obtidos nospixels ncoras de cada imagem MODIS-Terra, nos meses defevereiro a dezembro de 2005...................................................... 108

Quadro 13 Valores de temperatura da superfcie (Ts), radiao de ondalonga emitida pela superfcie (RL), saldo de radiao (Rn),fluxos de calor no solo (G), sensvel (H) e latente (LE) obtidosnos pixels ncoras de cada imagem MODIS-Terra, nos mesesde fevereiro a dezembro de 2005................................................. 109

Quadro 14 Processo iterativo do dia 14/08/2004 (Imagem TM-Landsat 5)... 126Quadro 15 Processo iterativo do dia 30/08/2004 (Imagem TM-Landsat 5)... 126

Quadro 16 Processo iterativo do dia 22/02/2005 (Imagem TM-Landsat 5)... 126






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x
















Quadro 36 Processo iterativo do dia 09/02/2005 (Imagem MODIS-Terra)... 131











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xi










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xii

LISTA DE FIGURAS

Pg.

Figura 1 Produo mundial de etanol. Fonte: Elaborao D. L. Gazzoni,http://www.biodieselbr.com/energia/alcool/etanol.htm, acessoem 27 de maro de 2008................................................................. 7

Figura 2 Espectro de radiao eletromagntica. Fonte: LEB (2008)............ 9

Figura 3 Interaes bsicas entre a radiao eletromagntica (energia) e asuperfcie de um corpo dgua. Adaptado de Lillesand e Kiefer(1987).............................................................................................. 10

Figura 4 Curvas de Reflectncia Espectral de alguns materiais. Fonte:LEB (2008)..................................................................................... 11

Figura 5 Fatores que influenciam a resposta espectral dos dossis. Fonte:Moreira (2000)................................................................................ 12

Figura 6 Curva de reflectncia tpica de uma folha verde. Fonte: Fonte:Adaptado de Novo (1992).............................................................. 13

Figura 7 (a) Efeito na reflectncia do infravermelho prximo devido asubstituio de ar por lquido no interior das folhas de algodo,(b) Corte transversal da folha apresentando os possveiscaminhos da radiao na faixa do infravermelho prximo. Fonte:Adaptado de Gausman (1974) e NAS (1970)................................. 14


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xiii

Figura 8 (a) Reflectncia de folhas de citrus jovens e maduras, (b) Curvasda reflectncia espectral, obtidas em folhas de milho com

diferentes contedos de gua. Fonte: Adaptado de Gausman(1974) e Moreira (2005)................................................................. 15

Figura 9 Efeito da deficincia de nitrognio na reflectncia das folhas desweet pepper(pimento doce). Fonte: Adaptado de NAS(1970).............................................................................................. 16

Figura 10 Comportamento de quatro dossis vegetais com diferentesquantidades de folhas verdes. Fonte: Kuntschik (2004)................. 17

Figura 11 Curva de reflectncia espectral do solo exposto e seco. Adaptado

de Lillesand e Kiefer (2004)........................................................... 18

Figura 12 Relao entre o contedo de matria orgnica e a reflectncia.Adaptado de Hoffer (1978)............................................................. 20

Figura 13 Comportamento espectral da gua em seus diferentes estadosfsicos. (Adaptado de Novo, 1992)................................................. 21

Figura 14 Localizao e visualizao da sede da fazenda Boa F,pertencente ao Grupo Ma Shou Tao. Fonte: Adaptado de GrupoMa Shou Tao (2008)....................................................................... 35

Figura 15 Precipitao mdia mensal (mm), temperatura mdia mensal(oC) e nebulosidade do municpio de Uberaba-MG, obtida denormais climatolgicas (1961 a 1990) do Departamento

acional de Meteorologia.............................................................. 36

Figura 16 Plataforma de Coleta de Dados (PCD) do municpio deMiguelpolis-SP. Fonte: CPTEC................................................... 37

Figura 17 Imagem mostrando, espacialmente, a localizao dos municpios

de Miguelpolis-SP, Uberaba-MG e da fazenda Boa F. Fonte:Google Earth................................................................................... 37

Figura 18 Localizao das glebas de plantio da cana-de-acar na fazendaBoa F, com os respectivos nmeros de cada talho...................... 38

Figura 19 (a) Cana-planta da gleba A1 (plantio em 25/10/2006, VariedadeRB 86-7515), (b) Cana-planta da gleba A1 (plantio em05/03/2007, Variedade RB 85-5453), (c) Cana-planta da gleba

piv (plantio em 10/08/2006, Variedade RB 86-7515), (d) Cana-

planta da Gleba A2 (plantio 31/03/2007, Variedade RB 81-3250), (e) Cana-planta da Gleba A5 (plantio 24/04/2007,Variedade RB 85-5536), (f) Palhada da cana na Gleba A6............ 40


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xiv

Figura 20 Fluxograma para estimativa do saldo de radiao. Fonte:Adaptado de Allen et al. (2002)...................................................... 45

Figura 21 Fluxograma do processo iterativo para o clculo do fluxo decalor sensvel (H). Fonte: Adaptado de Allen et al. (2002)............ 55

Figura 22 Vizualizao dos Tiles selecionados (a) e da janela principaldo software MRT - Modis Reprojection Tool................................ 59

Figura 23 Valores de NDVI mximos, mnimos e mdios obtidos deimagens do sensor TM do Landsat 5, para a rea da fazenda BoaF em determinadas datas dos anos de 2004, 2005, 2006 e 2007.. 65

Figura 24 Ilustrao das glebas de plantio na fazenda Boa F, Conquista,

MG.................................................................................................. 66

Figura 25 Imagens do sensor TM do Landsat 5, na composio RGB dasbandas 3,2,1, mostrando a delimitao da rea da fazenda Boa Fnos dias 14/08/2004 (a), 30/08/2004 (b), 22/02/2005 (c),11/04/2005 (d), 14/06/2005 (e), 01/08/2005 (f), 24/01/2006 (g),14/04/2006 (h), 30/04/2006 (i), 16/05/2006 (j), 01/06/2006 (l),17/06/2006 (m), 03/07/2006 (n), 19/07/2006 (o), 04/08/2006 (p),05/09/2006 (q)................................................................................ 67

Figura 26 Imagens do sensor TM do Landsat 5, na composio RGB dasbandas 3,2,1, mostrando a delimitao da rea da fazenda Boa Fnos dias 17/04/2007 (a), 03/05/2007 (b), 04/06/2007 (c),20/06/2007 (d), 06/07/2007 (e), 07/08/2007 (f)............................. 68

Figura 27 Albedo mximo mnimo e mdio da rea da fazenda Boa F, nomunicpio de Conquista-MG, para imagens TM-Landsat 5 entreos anos de 2004 a 2007................................................................... 69

Figura 28 Albedo da superfcie territorial da fazenda Boa F, obtido pormeio de imagens do sensor TM do Landsat 5 para as datas: (a)

14/08/2004, (b) 30/08/2004, (c) 22/02/2005, (d) 11/04/2005, (e)14/06/2005, (f) 01/08/2005, (g) 24/01/2006, (h) 14/04/2006, (i)30/04/2006...................................................................................... 71

Figura 29 Albedo da superfcie territorial da fazenda Boa F, obtido pormeio de imagens do sensor TM do Landsat 5 para as datas: (a)16/05/2006, (b) 01/06/2006, (c) 17/06/2006, (d) 03/07/2006, (e)19/07/2006, (f) 04/08/2006, (g) 05/09/2006, (h) 17/04/2007, (i)03/05/2007...................................................................................... 72

Figura 30 Albedo da superfcie territorial da fazenda Boa F, obtido pormeio de imagens do sensor TM do Landsat 5 para as datas: (a)04/06/2007, (b) 20/06/2007, (c) 06/07/2007, (d) 07/08/2007......... 73


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xv

Figura 31 Temperatura mxima, mnima e mdia da superfcie territorial dafazenda Boa F, no municpio de Conquista-MG, para imagens

TM-Landsat 5 entre os anos de 2004 a 2007.................................. 75Figura 32 Temperatura (kelvin) da superfcie territorial da fazenda Boa F,

obtido por meio de imagens do sensor TM do Landsat 5 para asdatas: (a) 14/08/2004, (b) 30/08/2004, (c) 22/02/2005, (d)11/04/2005, (e) 14/06/2005, (f) 01/08/2005, (g) 24/01/2006, (h)14/04/2006, (i) 30/04/2006............................................................. 76

Figura 33 Temperatura (kelvin) da superfcie territorial da fazenda Boa F,obtido por meio de imagens do sensor TM do Landsat 5 para asdatas: (a) 16/05/2006, (b) 01/06/2006, (c) 17/06/2006, (d)

03/07/2006, (e) 19/07/2006, (f) 04/08/2006, (g) 05/09/2006, (h)17/04/2007, (i) 03/05/2007............................................................. 77

Figura 34 Temperatura (kelvin) da superfcie territorial da fazenda Boa F,obtido por meio de imagens do sensor TM do Landsat 5 para asdatas: (a) 04/06/2007, (b) 20/06/2007, (c) 06/07/2007, (d)07/08/2007...................................................................................... 78

Figura 35 Regresso linear entre a temperatura da superfcie (Ts) e o ndicede vegetao da diferena normalizada (NDVI), levando em

considerao 2792 pixels TM-Landsat 5 nos limites territoriaisda fazenda Boa F........................................................................... 79

Figura 36 Saldo de radiao mximo, mnimo e mdio da superfcieterritorial da fazenda Boa F, no municpio de Conquista-MG,

para imagens TM-Landsat 5 entre os anos de 2004 a 2007............ 80

Figura 37 Saldo de radiao (W m-2) da superfcie territorial da fazendaBoa F, obtido por meio de imagens do sensor TM do Landsat 5

para as datas: (a) 14/08/2004, (b) 30/08/2004, (c) 22/02/2005, (d)

11/04/2005, (e) 14/06/2005, (f) 01/08/2005, (g) 24/01/2006, (h)14/04/2006, (i) 30/04/2006............................................................. 82


para as datas: (a) 16/05/2006, (b) 01/06/2006, (c) 17/06/2006, (d)03/07/2006, (e) 19/07/2006, (f) 04/08/2006, (g) 05/09/2006, (h)17/04/2007, (i) 03/05/2007............................................................. 83


para as datas: (a) 04/06/2007, (b) 20/06/2007, (c) 06/07/2007, (d)07/08/2007...................................................................................... 84


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Figura 40 Fluxo de calor no solo mximo, mnimo e mdio da superfcieterritorial da fazenda Boa F, no municpio de Conquista-MG,


Figura 41 Fluxo de calor no solo (W m-2) da superfcie territorial dafazenda Boa F, obtido por meio de imagens do sensor TM doLandsat 5 para as datas: (a) 14/08/2004, (b) 30/08/2004, (c)22/02/2005, (d) 11/04/2005, (e) 14/06/2005, (f) 01/08/2005, (g)24/01/2006, (h) 14/04/2006, (i) 30/04/2006................................... 86

Figura 42 Fluxo de calor no solo (W m-2) da superfcie territorial dafazenda Boa F, obtido por meio de imagens do sensor TM doLandsat 5 para as datas: (a) 16/05/2006, (b) 01/06/2006, (c)17/06/2006, (d) 03/07/2006, (e) 19/07/2006, (f) 04/08/2006, (g)05/09/2006, (h) 17/04/2007, (i) 03/05/2007................................... 87

Figura 43 Fluxo de calor no solo (W m-2) da superfcie territorial dafazenda Boa F, obtido por meio de imagens do sensor TM doLandsat 5 para as datas: (a) 04/06/2007, (b) 20/06/2007, (c)06/07/2007, (d) 07/08/2007............................................................ 88

Figura 44 Fluxo de calor sensvel mximo, mnimo e mdio da superfcieterritorial da fazenda Boa F, no municpio de Conquista-MG,


Figura 45 Fluxo de calor sensvel (W m-2) da superfcie territorial dafazenda Boa F, obtido por meio de imagens do sensor TM doLandsat 5 para as datas: (a) 14/08/2004, (b) 30/08/2004, (c)22/02/2005, (d) 11/04/2005, (e) 14/06/2005, (f) 01/08/2005, (g)24/01/2006, (h) 14/04/2006, (i) 30/04/2006................................... 90

Figura 46 Fluxo de calor sensvel (W m-2) da superfcie territorial dafazenda Boa F, obtido por meio de imagens do sensor TM doLandsat 5 para as datas: (a) 16/05/2006, (b) 01/06/2006, (c)

17/06/2006, (d) 03/07/2006, (e) 19/07/2006, (f) 04/08/2006, (g)05/09/2006, (h) 17/04/2007, (i) 03/05/2007................................... 91

Figura 47 Fluxo de calor sensvel (W m-2) da superfcie territorial dafazenda Boa F, obtido por meio de imagens do sensor TM doLandsat 5 para as datas: (a) 04/06/2007, (b) 20/06/2007, (c)06/07/2007, (d) 07/08/2007............................................................ 92

Figura 48 Fluxo de calor latente mximo, mnimo e mdio da superfcieterritorial da fazenda Boa F, no municpio de Conquista-MG,



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xvii

Figura 49 Fluxo de calor latente (W m-2) da superfcie territorial da fazendaBoa F, obtido por meio de imagens do sensor TM do Landsat 5


Figura 50 Fluxo de calor latente (W m-2) da superfcie territorial da fazendaBoa F, obtido por meio de imagens do sensor TM do Landsat 5


Figura 51 Fluxo de calor latente (W m-2) da superfcie territorial da fazenda

Boa F, obtido por meio de imagens do sensor TM do Landsat 5para as datas: (a) 04/06/2007, (b) 20/06/2007, (c) 06/07/2007, (d)07/08/2007...................................................................................... 96

Figura 52 Evapotranspirao diria (mm d-1) da superfcie territorial dafazenda Boa F, obtido por meio de imagens do sensor TM doLandsat 5 para as datas: (a) 14/08/2004, (b) 30/08/2004, (c)22/02/2005, (d) 11/04/2005, (e) 14/06/2005, (f) 01/08/2005, (g)24/01/2006, (h) 14/04/2006, (i) 30/04/2006................................... 98

Figura 53 Evapotranspirao diria (mm d-1

) da superfcie territorial dafazenda Boa F, obtido por meio de imagens do sensor TM doLandsat 5 para as datas: (a) 16/05/2006, (b) 01/06/2006, (c)17/06/2006, (d) 03/07/2006, (e) 19/07/2006, (f) 04/08/2006, (g)05/09/2006, (h) 17/04/2007, (i) 03/05/2007................................... 99

Figura 54 Evapotranspirao diria (mm d-1) da superfcie territorial dafazenda Boa F, obtido por meio de imagens do sensor TM doLandsat 5 para as datas: (a) 04/06/2007, (b) 20/06/2007, (c)06/07/2007, (d) 07/08/2007............................................................ 100

Figura 55 Evapotranspirao de referncia (ETo) (mtodo FAO 56),evapotranspirao da cultura (ETc) e valores deevapotranspirao real obtida por meio do algoritmo SEBAL

para a cultura da cana-de-acar da gleba E1 (talhes 1, 2, 3, 4 e7)..................................................................................................... 101


para a cultura da cana-de-acar da gleba Piv (talhes P1, P2 eP3)................................................................................................... 101


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xviii


para a cultura da cana-de-acar da gleba A1 (talhes 1 a 10)...... 102Figura 58 Evapotranspirao de referncia (ETo) (mtodo FAO 56),

evapotranspirao da cultura (ETc) e valores deevapotranspirao real obtida por meio do algoritmo SEBAL

para a cultura da cana-de-acar da gleba A2 (talhes 1 e 2)........ 102


para a cultura da cana-de-acar da gleba A4 (talhes 1 a 4)........ 103


para a cultura da cana-de-acar da gleba A5 (talhes 22, 23 e24)................................................................................................... 103

Figura 61 Valores comparativos entre a produo medida e a estimada pormeio do SEBAL para os talhes da gleba A1................................ 104



Figura 64 Valores comparativos entre a produo medida e a estimada pormeio do SEBAL para os talhes da gleba E1................................. 106

Figura 65 Valores comparativos entre a produo medida e a estimada pormeio do SEBAL para os talhes da gleba piv.............................. 106

Figura 66 Evapotranspirao diria (mm d-1) da superfcie territorial dafazenda Boa F, obtido por meio de imagens do sensor MODIS-Terra para as datas: (a) 09/02/2005, (b) 23/02/2005, (c)06/03/2005, (d) 05/04/2005, (e) 12/04/2005, (f) 05/05/2005, (g)16/05/2005, (h) 08/06/2005, (i) 10/06/2005................................... 110


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xix

Figura 67 Evapotranspirao diria (mm d-1) da superfcie territorial dafazenda Boa F, obtido por meio de imagens do sensor MODIS-

Terra para as datas: (a) 17/06/2005, (b) 25/06/2005, (c)13/07/2005, (d) 02/08/2005, (e) 14/08/2005, (f) 08/09/2005, (g)21/09/2005, (h) 08/10/2005, (i) 24/12/2005................................... 111


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LISTA DE SMBOLOS

LE Fluxo de calor latente (W m-2);

G Fluxo de calor no solo (W m

-2

);H Fluxo de calor sensvel (W m-2);

Rn Saldo de radiao (W m-2);

Rs Radiao de onda curta incidente (Wm-2);

RL Radiao de onda longa incidente (Wm-2);

RL Radiao de onda longa emitida pela superfcie (Wm-2);

ND mero digital;

Li Radincia espectral (W m-2sr-1m-1);

z ngulo zenital solar (rad);

Ei Irradincia solar espectral no topo da atmosfera (W m-2m-1);

dr Distncia relativa terra-sol (UA);

TOA Albedo planetrio ou albedo no topo da atmosfera (admensional); Albedo de superfcie ou albedo corrigido (admensional);


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Lmax Radincias espectrais mximas (W m-2sr-1m-1);

Lmin Radincias espectrais mnimas (W m-2sr-1m-1);

i Reflectncia espectral (admensional);

p Radiao solar refletida pela atmosfera (admensional);

sw Transmissividade atmosfrica (admensional);

za Altitude (m);

NDVI ormalized Diference Vegetation Index, ndice de vegetao ddiferena normalizada;

SAVI Soil Adjusted Vegetation Index, ndice de Vegetao Ajustado para oSolo;

IAF ndice de rea Foliar (m2de folha/m2de solo);

K1e K2 Constantes de calibrao da banda termal do TM-Landsat 5;

NB Emissividade da superfcie (admensional) no domnio espectral dbanda termal do TM-Landsat 5;

0 Emissividade da superfcie (admensional) na faixa do comprimento deonda de 6 m a 14 m;

a Emissividade atmosfrica (admensional);

Ts Temperatura da superfcie (kelvin);

Constante de Stefan-Boltzmann (5,67 x 10-8W m-2 K-4);

GSC Constante solar (1367 W m-2);

zom inicial Parmetro de rugosidade inicial (m);zom Parmetro de rugosidade (m);

h Altura mdia da vegetao (m);

u* Velocidade de frico (m s-1);

z1e z2 Alturas de 0,1 m e 2,0 m;

k Constante de von Karman (0,41);

u2 Velocidade do vento (m s-1) na altura (z2) de 2,0 m;


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xxiii

Eficincia do uso da radiao (g MJ-1);

* Mxima eficincia do uso da radiao (g MJ-1);

ETc Evapotranspirao da cultura (mm d-1);

ET (Sebal) Evapotranspirao real da cultura obtida por meio do Sebal (mm d-1);

ET0 Evapotranspirao de referncia (mm d-1);

Biototal Biomassa total acumulada (kg m-2);

Ic ndice de colheita (admensional);

Yc Produtividade da cultura (kg m-2);

d Coeficiente de concordncia de Willmott;

EAM Erro absoluto mdio;

EPE Erro padro de estimativa;

REQM Raiz do erro quadrtico mdio;

Pi Isimo valor estimado;

Oi Isimo valor observado;

O Valor mdio observado;

N mero de dados analisados;

GMT Greenwich Mean Time, Tempo Mdio de Greenwich.


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xxiv

RESUMO

ANDRADE, Ricardo Guimares, D. Sc., Universidade Federal de Viosa, junho de2008. Aplicao do algoritmo SEBAL na estimativa da evapotranspirao e dabiomassa acumulada da cana-de-acar. Orientador: Gilberto ChohakuSediyama. Co-orientadores: Vicente Paulo Soares, Jos Marinaldo Gleriani eFrancisco de Assis Carvalho Pinto.

A crescente presso sobre os recursos hdricos requer cada vez mais o

conhecimento de onde, quando e como a gua est sendo utilizada. fundamental,

portanto, conhecer a demanda evapotranspiromtrica regional, uma vez que, a

evapotranspirao (ET) representa, aproximadamente, 75% do total da precipitao

que ocorre sobre superfcies continentais. Entretanto, a ET altamente varivel notempo e no espao. Essas informaes geralmente revelam aspectos indispensveis no

planejamento e manejo de recursos hdricos, principalmente em locais onde a

produo agrcola irrigada representa uma grande porcentagem da economia regional.

Nesse sentido, metodologias que utilizam tcnicas de sensoriamento remoto se

destacam pela capacidade de cobertura em reas extensas. Nesse estudo, imagens

orbitais dos sensores MODIS-Terra e TM-Landsat 5 foram utilizadas para aplicao

do Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) na obteno dos fluxos de

energia superfcie, e por conseguinte, na determinao da ET e da produo de


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xxv

biomassa da cana-de-acar na fazenda Boa F, localizada no Tringulo Mineiro, mais

especificamente no municpio 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 produo de biomassa da cultura da cana-de-acar,

com potenciais para ser aplicado em reas onde a disponibilidade de dados

meteorolgicos so limitantes.


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xxvi

ABSTRACT

ANDRADE, Ricardo Guimares, D. Sc., Universidade Federal de Viosa, June, 2008.Application of SEBAL to estimate evapotranspiration rate and biomassaccumulation for sugarcane. Adviser: Gilberto C. Sediyama. Co-Advisers:

Vicente Paulo Soares, Jos Marinaldo Gleriani and Francisco de Assis CarvalhoPinto.

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 FFarm, located at the Tringulo Mineiromunicipality of Conquista, Minas Gerais. The


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xxvii

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.


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1

1. INTRODUO

O Brasil o maior produtor mundial de cana-de-acar, seguido por ndia e

Austrlia. Segundo a Companhia Nacional de Abastecimento (CONAB), a safra

2006/2007 foi de 474,8 milhes de toneladas. E, estima-se que a safra 2007/2008 teraumento de 11,2 %. No ano de 2007 foram plantados 6,6 milhes de hectares de cana-

de-acar e a tendncia nos prximos anos de expanso das fronteiras de plantios,

devido aos incentivos do governo para a produo de combustveis renovveis e

menos poluentes.

No entanto, o aumento da demanda hdrica em uma mesma bacia, no apenas

pela maior rea ocupada pelos canaviais, mas tambm por outras culturas e consumos

diversos (residencial, industrial, comercial, etc.) pode ser fonte de conflitos no futuro,

proporcionando limitaes na produo. Assim, torna-se fundamental a otimizao do

consumo dgua, favorecendo o aumento da produo da cultura por unidade de gua

consumida, o que contribui para uma gesto equilibrada, observando os preceitos da

sustentabilidade.

Uma vez que a evapotranspirao (ET) representa, aproximadamente, 75% do

total precipitado sobre superfcies continentais (Costa, 1997), o seu monitoramento e

mapeamento em escala regional permitem aos tcnicos decidirem: (i) onde, quando e


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quanto de gua passou atmosfera por ET; (ii) avaliar o comportamento e os efeitos

do estresse hdrico das culturas; (iii) acompanhar melhor o desempenho de sistemas de

irrigao; e (iv) auxiliar nas predies climticas. Porm, a ET uma funo complexa

das propriedades do solo, das condies atmosfricas, do uso do solo, da vegetao e

da topografia, sendo influenciada por estes parmetros no espao e no tempo. Assim,

torna-se difcil estim-la ou medi-la, representativamente, em escala regional

(Compaor et al. 2008).

Nesse sentido, tem crescido o nmero de pesquisas que empregam tcnicas de

sensoriamento remoto na identificao de reas de cultivo, bem como, na estimativa de

parmetros biofsicos a serem utilizados em modelos de crescimento, produtividade,balano hdrico, etc.

O algoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) foi

formulado por Bastiaanssen et al. (1998a) e possibilita a estimativa do fluxo de calor

latente (LE) como um resduo da equao clssica do balano de energia. Ele

constitudo, quase que totalmente, por parametrizaes fsicas bem estabelecidas e

pouco complexas, sendo que do total de passos existentes, poucos so aqueles que

envolvem parametrizaes empricas.

As caractersticas do SEBAL fazem dele uma opo promissora para a

estimativa dos componentes do balano de energia por sensoriamento remoto,

possuindo a flexibilidade para que sejam acoplados outros modelos como o que foi

desenvolvido por Monteith em 1972 para a estimativa da produo de biomassa das

culturas.

Visto que a produo ou rendimento das culturas um elemento fundamental

do desenvolvimento rural e um indicador para segurana alimentar de um pas, o

monitoramento do crescimento da cultura e a avaliao das relaes entre o acmulo

de biomassa e processos hidrolgicos so essenciais no sentido de se obter um manejo

otimizado dos recursos hdricos. Alm disso, a predio da produo agrcola alguns

meses antes da colheita, pode ter importncia relevante quando se trata do comrcio e

escoamento da produo, auxiliando na tomada de deciso e diminuindo os impactos

negativos na economia.


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3

A aplicao do SEBALtem sido realizada extensivamente em regies da sia,

frica, Amrica do Norte e Europa, que possuem diferentes caractersticas climticas,

com resultados animadores. Entretanto, na Amrica do Sul, existem relatos da

utilizao do SEBALna Argentina, Venezuela e no Brasil. Contudo a aplicao desse

algoritmo na Amrica do Sul deve ser mais bem estudada, visto que ainda so poucos

os resultados conclusivos na estimativa da evapotranspirao e da biomassa

acumulada.

1.2 Objetivos

Estimar os componentes do balano de energia, e ento, determinar a

evapotranspirao diria e o acmulo de biomassa da cana-de-acar por

meio do algoritmo SEBAL e imagens do sensor TM - Landsat 5.

Estimar a evapotranspirao diria por meio do algoritmo SEBAL e

imagens do sensor MODIS;

Comparar a evapotranspirao diria estimada por meio do algoritmo

SEBAL e imagens do sensor TM - Landsat 5 com a evapotranspirao

diria estimada por meio do modelo de Penman-Monteith.


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4

1.3 Hiptese

possvel obter a evapotranspirao e a biomassa em escala regional

com a utilizao de tcnicas de sensoriamento remoto e o algoritmo

SEBAL, de forma a contribuir significativamente para a gesto dos

recursos hdricos e estimativa da produtividade da cana-de-acar em

locais onde a disponibilidade de dados meteorolgicos so limitantes.


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5

2. FUNDAMENTAO TERICA

2.1 A cultura da cana-de-acar e sua importncia para o agronegcio

brasileiro

A cana-de-acar (Saccharumspp) uma gramnea semi-perene pertencente

famliaPoaceaee que tem suas origens na sia, provalmente na Nova Guin. A maior

parte da cana-de-acar comercial produzida entre as latitudes 35N e 30S. A

cultura desenvolve-se bem sob estao quente e longa com incidncia de radiao alta

e umidade relativa adequada, seguida de perodo seco, ensolarado e medianamente

frio, porm sem geadas, durante a maturao e a colheita. A tempertura tima (Ttima)

para a brotao (germinao) das gemas de 32C a 38C. A Ttimapara o crescimento

otimizado est entre 22C e 30C. A temperatura mnima de aproximadamente 20C.

Entretanto, para a maturao, so desejveis temperaturas relativamente baixas, na

faixa de 10C a 20C (Doorenbos & Kassan, 1979). Em temperturas acima de 38C a

planta no cresce (Santos, 2001).

O ciclo evolutivo da cultura pode ser de 12 meses (cana de ano - CA) e 18

meses (cana de ano e meio - CAM) em cana-planta. Aps o primeiro corte o ciclo

passa a ser de 12 meses para todas as variedades. Podem ser feitos cinco ou mais


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6

cortes, porm a cada ciclo deve-se investir significativamente em insumos e tratos

culturais para manter a produtividade (Fortes, 2003).

A cana-de-acar desenvolve bem em solos arejados com mais de 1,0 m de

profundidade, sendo que o enraizamento profundo pode chegar at 5,0 m. O lenol

fretico deve estar de 1,5 a 2,0 m da superfcie e o pH timo do solo em torno de 6,5,

com possibilidades de desenvolvimento em solos com pH entre 5 e 8,5. Ela uma

cultura moderadamente sensvel salidade e possui grandes exigncias de nitrognio e

potssio com baixa necessidade de fsforo. No amadurecimento, o teor de nitrognio

no solo deve ser menor para possibilitar boa recuperao de acar, principalmente

quando o perodo de maturao de clima mido e quente (Doorenbos & Kassan,1979).

Por ser uma planta com metabolismo C4, o ponto de saturao de luz elevado

e varia dependendo da cultivar. A radiao solar afeta todos os estdios de

desenvolvimento da cultura. Com isso, quando a cana-de-acar est submetida a

baixas luminosidades os colmos apresentam-se finos e alongados e as plantas

acumulam menos matria seca (Lucchesi, 1995). Santos (2001) cita que a radiao

solar, tanto em intensidade como em durao (fotoperodo), muito importante na fase

de perfilhamento, por favorecer a produo de substncias reguladoras do crescimento,

e na fase de maturao, para enriquecer os colmos com sacarose. Fortes (2003) cita

que a disposio vertical das folhas em relao ao colmo, e o alto ndice de rea foliar

(rea de folhas por rea de solo), no qual pode chegar a 7, favorece o aumento da

capacidade fotossinttica, pois proporciona maior incidncia da luz no dossel da

cultura, que geralmente possui alta densidade populacional.

A disponibilidade de gua no solo governa a produo vegetal, assim sua falta

ou excesso afetam de maneira decisiva o desenvolvimento das plantas, pois alteram a

absoro dos nutrientes e da prpria gua. Segundo Maule et al. (2001) a cana-de-

acar apresenta elevado consumo de gua, necessitando de 250 partes de gua para

formar uma parte de matria seca na planta. Alm disso, Delgado-Rojas e Barbieri

(1999) citam que o valor da gua prontamente disponvel (APD) para cana-de-acar

de 68% da capacidade de gua disponvel (CAD).


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7

2.1.1 Complexo sucroalcooleiro

O Brasil o principal produtor e exportador mundial de cana-de-acar,

seguido por ndia e Austrlia. Segundo informaes do Instituto de Pesquisa

Econmica Aplicada (IPEA), o agronegcio brasileiro representou aproximadamente

34% do produto interno bruto (PIB), em 2007 as exportaes deste setor totalizaram

US$ 58,415 bilhes, dos quais 11,3% so pertencentes ao complexo sucroalcooleiro.

Segundo dados da Companhia Nacional de Abastecimento (CONAB), a safra da cana-

de-acar 2006/2007 foi de 474,8 milhes de toneladas, dos quais foram produzidos

aproximadamente 30,2 milhes de toneladas de acar e 17,5 bilhes de litros delcool. No ano de 2007 foram exportados aproximadamente 19,4 milhes de toneladas

de acar e 3,6 bilhes de litros de lcool. Na Figura 1 tem-se a evoluo da produo

de etanol do ano de 1975 a 2005.

Figura 1 - Produo mundial de etanol. Fonte: Elaborao D. L. Gazzoni,http://www.biodieselbr.com/energia/alcool/etanol.htm, acesso em 27 demaro de 2008.

A primeira estimativa da produo nacional da cana-de-acar realizada pela

CONAB para a safra 2007/2008 de 527,98 milhes de toneladas, superior safrapassada em 11,20% (53,18 milhes de toneladas). Desse total, 87,43% (461,63


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8

milhes de toneladas) so produzidas na regio Centro-Sul e 12,57% (66,34 milhes

de toneladas) nas regies Norte e Nordeste. A rea atual ocupada com essa cultura de

6,6 milhes de hectares, superior em 7,40% (456,9 mil hectares) safra anterior. Desse

total, 82,49% (5,46 milhes de hectares) so cultivados na regio Centro-Sul e os

17,51% (1,16 milhes de hectares) restantes, nas regies Norte e Nordeste.

O Estado de So Paulo disparado o maior produtor de cana-de-acar, tendo

produzido 59% da produo nacional (284,8 milhes de toneladas) na safra

2006/2007. No entanto, Estados como: Paran, Minas Gerais, Alagoas, Pernambuco,

entre outros, tambm merecem destaque.

Em Minas Gerais, o setor do agronegcio no ano de 2007 representou cerca de31 % do PIB total do Estado. Nos ltimos seis anos, a produo de cana-de-acar

cresceu 90% e j representa 7% do PIB agrcola mineiro. Dados da CONAB revelam

que na safra 2006/2007 foram produzidos 33,558 milhes de toneladas de cana-de-

acar e estima-se que para a safra 2007/2008 sejam produzidos 40,962 milhes de

toneladas, sendo 36,748 milhes de toneladas destinadas indstria sucroalcooleira.

2.2. Sensoriamento Remoto

O sensoriamento remoto definido como a cincia e a arte de obter

informaes sobre um objeto, rea ou fenmeno atravs da anlise de dados obtidos

por um aparelho que no esteja em contato com o objeto, rea ou fenmeno sob

investigao (Lillesand et al., 2004). As informaes podem ser obtidas a nvel

terrestre, suborbital (areo) e orbital, de acordo com a distncia entre o objeto de

interesse e o sensor (Arajo, 2004).

A energia ou radiao eletromagntica (REM) o elo de ligao entre os

objetos da superfcie terrestre e os sensores remotos. Moreira (2005) cita que existem

diversas denominaes para as REM, nas quais receberam nomes de natureza histrica

ou decorrentes dos processos utilizados na sua produo ou determinao. O conjunto

das freqncias das REM conhecidas forma o espectro eletromagntico, o qual

ordenado em funo do comprimento de onda e da freqncia (Figura 2).


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9

Figura 2 - Espectro de radiao eletromagntica. Fonte: LEB (2008).

2.2.1 Interao da radiao eletromagntica com os alvos

O entendimento de como se processa as interaes entre a REM e os diversos

alvos (vegetao, gua, solos, etc.) constitui-se em requisito chave para a interpretao

dos dados coletados pelos diferentes sensores (Alvarenga et al., 2003).

Quando a energia ou REM incide sobre uma dada feio na superfcie da terra,

trs interaes fundamentais da energia com a feio so possveis. Isto pode ser

ilustrado na Figura 3 por um elemento do volume de um corpo dgua. Fraes

variveis da energia incidente no elemento so refletidas, absorvidas e, ou,

transmitidas (Lillesand et al., 2004). Aplicando o princpio da conservao da energia,

pode-se descrever a inter-relao entre estas trs interaes de energia como:

( ) ( ) ( ) )( TARI EEEE ++= (3)

Em que, EI a energia incidente; ER a energia refletida; EA a energia

absorvida; e ET a energia transmitida, sendo todos os componentes de energia, uma

funo do comprimento de onda ().


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10

Figura 3 - Interaes bsicas entre a radiao eletromagntica (energia) e a superfciede um corpo dgua. Fonte: Adaptado de Lillesand et al. (2004).

Na maior parte dos trabalhos de sensoriamento remoto interessa apenas a

resposta da interao da REM com o corpo na forma de reflexo, principalmente para

os sensores que atuam nas regies espectrais do visvel, infravermelho prximo e

mdio (Lillesand et al., 2004). Da, para se estudar um corpo, utiliza-se a equao

anterior expressa da seguinte forma:

[ ])()()()( TAIR EEEE += (4)

Para um dado comprimento de onda () a razo entre a energia total refletida

(ER()) e a incidente (EI()), expressa em porcentagem, denominada reflectncia do

corpo (r(%)), matematicamente:

100)(

)((%)

I

R

E

Er = (5)

Para um mesmo corpo X e nas mesmas condies, a reflexo de cada

comprimento de onda ocorre de forma quase constante. Da, ser comum expressar as

reflexes de diversos comprimentos de onda na forma de grfico. Este tipo de grfico denominado de grfico de reflectncia espectral de X (Lillesand et al., 2004).


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11

Neste tipo de grfico o eixo das abscissas representa os comprimentos de onda (),

geralmente em micrmetros (m) e o eixo das ordenadas representa a reflectncia

percentual (r %, definida anteriormente).

Como a curva de resposta espectral muitas vezes funo das caractersticas

fsicas e qumicas de um corpo ou feio, permitindo sua identificao, alguns autores

lhe do tambm a denominao de assinatura espectral (Lillesand et al., 2004). Para

comprimentos de onda maiores que 3,0 m tais curvas so s vezes chamadas de

curvas de emitncia espectral de X, em virtude de estar representando a energia

emitida pelo corpo, em lugar da energia refletida.

Embora seja verdade que muitas das feies terrestres apresentem curvas dereflectncia (ou emitncia) espectrais diferentes, mais correto pensar-se em termos

de um padro de resposta espectral do que numa assinatura espectral para aquela

feio. Isto porque a denominao assinatura implicaria na existncia de uma curva

absoluta e nica para a mesma feio o que no sempre verdadeiro. Na Figura 4 tm-

se algumas curvas de reflectncia espectrais de alguns alvos.

Figura 4 - Curvas de Reflectncia Espectral de alguns materiais. Fonte: Liu (2007).


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12

2.2.1.1 Fatores que influenciam na resposta espectral dos alvos

Existem inmeros fatores que podem influenciar na resposta espectral dos alvos

observados. Esses fatores podem ser separados em dois grupos: fatores relacionados

com a superfcie observada e fatores relacionados com o processo de obteno dos

dados (Galvo et al., 1999), respectivamente, tambm conhecidos como fatores

internos e externos.

Fatores relacionados com a superfcie observada incluem os aspectos

intrnsecos vegetao (associados s caractersticas biofsicas das plantas) e, ou, ao

solo, que influenciam as medies espectrais dos sensores. Fatores relacionados com oprocesso de obteno dos dados envolvem: as caractersticas de construo do sensor,

como a largura e o posicionamento das bandas e a calibrao do equipamento; a

geometria de iluminao do Sol e de visada do sensor e os efeitos atmosfricos como a

absoro e o espalhamento (Figura 5).

Figura 5 - Fatores que influenciam a resposta espectral dos dossis. Fonte: Moreira(2000).

Verstraete et al. (1996) afirmam que o problema fundamental do sensoriamento

remoto est no estabelecimento de at que ponto as medies de radiao feitas no

espao pode prover informaes teis, por exemplo, para a obteno dos fluxos de

energia, o estado e a produtividade das culturas agrcolas, entre outras aplicaes dessa

tecnologia.


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13

2.2.1.2 Fatores intrnsecos vegetao

2.2.1.2.1 Interao da REM com a folha

A interao da REM com a vegetao se d principalmente nas folhas, rgos

vegetais altamente especializados na absoro da REM, onde ocorre o processo da

fotossntese.

A Figura 6 mostra a curva de reflectncia mdia da vegetao na faixa de 0,3 a

2,5 m.

Figura 6 - Curva de reflectncia tpica de uma folha verde. Fonte: Adaptado de Novo(1992).

A faixa do espectro eletromagntico entre 0,4 e 0,7 m (visvel),

correspondente Radiao Fotossinteticamente Ativa (PAR). utilizada pelas plantas

nos processos fisiolgicos de acmulo de biomassa, sendo esta faixa do espectro

caracterizada pela baixa reflectncia e alta absortncia pelos pigmentos da planta em0,48 m (carotenides) e em 0,62 m (clorofila). Em 0,56 m h um pequeno

aumento do coeficiente de reflectncia, que ocasionado pela reflexo da REM pelas

clorofilas, sendo esta a reflectncia responsvel pela percepo da cor verde da

vegetao. De 0,7 a 1,3 m (infravermelho prximo), h um predomnio dos processos

de reflexo e refraes mltiplas da radiao incidente, nesta faixa do espectro

aproximadamente 45 a 50% da radiao solar que chega superfcie vegetal so

refletidas, 45 a 50% so transmitidas, e pouco menos de 5% so absorvidas, sendo aestrutura interna das folhas o fator que controla este comportamento (Hoffer, 1978).


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O espalhamento da radiao no infravermelho prximo (IVP) utilizado como

um processo de resfriamento da folha, evitando o acmulo de energia no interior da

mesma (Fonseca, 2004).

Gausman (1974) estudou em laboratrio a reflectncia das folhas (citrus,

algodo, milho, espinafre, etc) na faixa do espectro eletromagntico de 0,75 m a 1,35

m. Seus resultados revelaram, que nesta faixa, a radiao espalhada ou refletida

pelas folhas por causa das descontinuidades do ndice de refrao da radiao. A

descontinuidade mais importante ocorre devido a hidratao das paredes das clulas

em espaos de ar intercelular. As descontinuidades do ndice de refrao entre os

componentes celulares (membranas vs. citoplasmas), tambm podem influenciar nareflectncia, no entanto, com menor significncia.

A Figura 7a mostra o efeito da substituio dos espaos de ar por gua e leo de

rcino (mamona) no interior das folhas de algodo (Gossypium hirsutum L.). A

substituio do ar por lquidos (linhas pontilhadas) reduziram a reflectncia quando

comparada com folhas normais. J a Figura 7b ilustra os possveis caminhos para a

interao da radiao com a folha na faixa do IVP.

(a) (b)

Figura 7 - (a) Efeito na reflectncia do infravermelho prximo devido a substituio dear por lquido no interior das folhas de algodo, (b) Corte transversal dafolha apresentando os possveis caminhos da radiao na faixa do

infravermelho prximo. Fonte: Adaptado de Gausman (1974) e NAS (1970).


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Na Figura 7b, uma pequena quantidade da radiao IVP refletida das clulas

da camada superficial; a maior parte transmitida para o mesofilo esponjoso onde os

raios incidem freqentemente nas paredes celulares e so refletidos se os ngulos de

incidncia ficar suficientemente grandes. Geralmente, a transmitncia maior que a

reflectncia em folhas finas, entretanto, em folhas mais grossas a transmitncia

substancialmente menor que a reflectncia (NAS, 1970).

A idade das folhas outro fator que afeta a reflectncia. A influncia da

maturao da folha na reflectncia e na transmitncia est associada com a

compactao da estrutura interna da folha. Folhas jovens possuem poucos espaos de

ar, ao passo que as folhas maduras esponjosa, ou seja, possui muitos espaos de arem seu mesofilo (Gausman, 1974). Com isso, as folhas maduras absorvem 5% a mais

na faixa do visvel e refletem 15% a mais na faixa do IVP (Liu, 2007). Na Figura 8a

tem-se a reflectncia das folhas jovens e maduras das plantas de citrus.

Quando a planta est exposta a algum tipo de estresse ambiental, apresenta

modificaes nos mecanismos de captura da radiao. Como exemplo dessas

modificaes, tem-se na Figura 8b, para folhas de milho, a porcentagem refletida de

acordo com o comprimento de onda e o contedo de gua na folha. Observa-se que

medida que decresce o contedo de gua na folha a curva de reflectncia espectral se

desloca para cima, indicando um aumento na porcentagem refletida.

(a) (b)

Figura 8 - (a) Reflectncia de folhas de citrus jovens e maduras, (b) Curvas dareflectncia espectral, obtidas em folhas de milho com diferentescontedos de gua. Fonte: Adaptado de Gausman (1974) e Moreira(2005).


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No infravermelho mdio (1,3 a 2,4 m) o comportamento espectral da folha

dominado pela forte absoro da gua no interior dos tecidos da folha, que ocorre em

1,40 e 1,90 m, enquanto que os picos de reflectncia ocorrem aproximadamente em

1,6 e 2,2 m. Com o aumento do contedo de gua h um decrscimo da reflectncia

nesta regio do espectro (Hoffer, 1978).

O poder reflectivo das folhas tambm pode ser alterado pelas deficincias de

nutrientes. Segundo Moreira (2005), a deficincia de nutrientes na planta, em geral,

provocada pela escassez do solo em elementos essenciais a um bom desenvolvimento

desta. Alm disso, relata que a deficincia nutricional o principal fator que induz afolha ao envelhecimento. Se a planta submetida ao estresse nutricional, os nutrientes

contidos nas folhas mais velhas deslocam-se para as mais novas, provocando a morte

prematura das mais velhas. Na Figura 9, so apresentadas a reflectncia das folhas de

pimento doce, nas quais exibem diferentes graus de deficincia de nitrogno. As

folhas com deficincia de nitrognio contm relativamente baixa clorofila; elas so

geralmente menores e contm mais gua por unidade de matria seca do que as folhas

normais. A reflectncia na faixa visvel do espectro (0,4 a 0,7 m) aumenta medida

que os sintomas da deficincia de nitrognio tornam-se mais pronunciados. Isto est

associado com o contedo de clorofila mais baixo das folhas deficientes em nitrognio

(NAS, 1970).

Figura 9 - Efeito da deficincia de nitrognio na reflectncia das folhas de sweetpepper(pimento doce). Fonte: Adaptado de NAS (1970).


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2.2.1.2.2 Interao da REM com o dossel

O dossel vegetativo o conjunto de todas as copas da vegetao, numa

determinada rea, independentemente da espcie (Moreira, 2005). A refletividade do

dossel pode ser alterada pela heterogeneidade, arquitetura (distribuio, densidade,

orientao, formato e tamanho das folhas, altura da planta, dimetro das copas),

salinidade do solo, condio hdrica e nutricional, e pelo ndice de rea foliar (IAF).

Conforme representado na Figura 10, medida que aumenta o IAF, a

reflectncia na faixa do visvel diminui, enquanto que no IVP aumenta. A linha azul

escura exemplifica o comportamento espectral de um dossel com poucas folhas verdes.

As linhas azul claro, verde e vermelho representam dossis com quantidades cada vezmaiores de folhas verdes.

Figura 10 - Comportamento de quatro dossis vegetais com diferentes quantidades defolhas verdes. Fonte: Kuntschik (2004).

A radincia medida por meio de sensores remotos sobre superfcie de solos comvegetao uma combinao de contribuies do solo e da vegetao. Quando

parmetros da vegetao so determinados por meio de medies no topo do dossel,

devem ser desenvolvidos mtodos para minimizar a contribuio do solo.

2.2.1.3 Fatores intrnsecos ao solo

O solo pode ser definido como um corpo natural da superfcie terrestre cujaspropriedades so devidas aos efeitos integrados do clima e dos organismos vivos


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(plantas e animais) sobre o material de origem, condicionado pelo relevo durante um

perodo de tempo. Os parmetros do solo que influenciam a radiao refletida da

superfcie so vrios, porm a literatura cita como mais importantes os xidos de ferro,

a umidade, a matria orgnica, a granulometria, a mineralogia da argila e o material de

origem (Moreira, 2005).

Primeiramente, de acordo com Lillesand et al. (2004), deve-se enfatizar que as

interaes da REM com o solo apenas ocorrem nas formas descritas, para solo nu,

exposto, sem cobertura vegetal ou mesmo sem uma delgada lmina dgua. De modo

geral, isto , para todos os solos, a reflectncia espectral aumenta com o aumento do

comprimento de onda, principalmente nas faixas espectrais do visvel e doinfravermelho prximo. Para os solos no ocorre a frao de radiao transmitida, ou

seja, a REM incidente toda refletida, e, ou absorvida. As principais causas

condicionantes da reflectncia espectral dos solos j so bastante conhecidas, sendo

suas interrelaes menos complexas que na vegetao. A Figura 11 mostra a curva do

solo exposto e seco.

Figura 11 - Curva de reflectncia espectral do solo exposto e seco. Adaptado deLillesand et al. (2004).

A presena de umidade diminui a reflectncia do solo. Da mesma forma que

ocorre com a vegetao, esse efeito tem seu mximo nas bandas de absoro dgua de

1,4; 1,9 e 2,7 m.


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O contedo de umidade est fortemente relacionado textura do solo. Solos

pobres e arenosos normalmente possuem boa drenagem, resultando em baixo contedo

de umidade e reflectncia relativamente alta. Solos de textura fina e de drenagem

precria geralmente apresentam baixa reflectncia (Pereira, 1997). A textura

(proporo de argila, silte e areia) interfere na reflectncia em todos os comprimentos

de onda, tanto devido sua influncia na capacidade de reteno de gua como pelo

tamanho das partculas propriamente. Solos de textura mais fina, argiloso, possue

maior rea total de superfcie, tendo, em conseqncia, maior poder de reteno de

gua do que um solo mais arenoso e, com isso reflete menos se estiver mido. Mas, ao

contrrio, se um solo estiver com baixo teor de umidade, e se outros fatores foremmantidos constantes, medida que o tamanho das partculas diminurem, a superfcie

do solo se tornar mais lisa e mais radiao incidente ser refletida (Lillesand et al.,

2004).

Os xidos de ferro, dependendo do tipo e da quantidade relativa, influenciam na

cor dos solos, isto , do aos solos a cor correspondente ao xido. Por exemplo, solos

ricos em hematita (Fe2O3) so de colorao vermelha, por causa da cor da hematita.

Geralmente, xidos de ferro absorvem bastante REM na faixa do IVP (com mximo de

absoro em torno de 0,9 m). A quantidade de REM absorvida depende da

quantidade do xido de ferro (Moreira, 2005).

Liu (2007) cita que a reflectncia espectral dos minerais depende das

propriedades de vibrao entre molculas (transferncia de energia). Essa vibrao

consiste em oscilaes de tomos da molcula e, tambm de seu centro de equilbrio.

A energia necessria para esse fenmeno situa-se na faixa do infravermelho mdio.

Mathews et al. (1973) obtiveram diferentes curvas espectrais para a caulinita,

nontronita e ilita, e constataram que a forma e a intensidade da curva de reflectncia na

faixa de 0,5 m a 2,6 m influenciada pelo tipo de mineral da argila.

O teor de matria orgnica do solo bastante relevante quando se trata de

reflexo. Quanto maior o teor de matria orgnica no solo menor a sua reflectividade

na faixa de 0,4 m a 2,5 m, numa relao curvilnea (Figura 12) (Hoffer, 1978).

Baumgardner et al. (1969) mostraram que em quantidades superiores a 2%, amatria orgnica pode provocar um efeito de mascaramento na contribuio que os


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outros constituintes do para a caracterstica espectral do solo, na faixa refletida do

espectro ptico. Al-Abbas (1972) comentaram que os efeitos de diminuio da

reflectncia do solo pelo aumento do teor de matria orgnica podem estar associados

tambm ao teor de argila, uma vez que ambos os constituintes normalmente

apresentam boa correlao positiva entre si.

Figura 12 - Relao entre o contedo de matria orgnica e a reflectncia. Adaptado deHoffer (1978).

Hoffer (1978), citando o trabalho da Diviso de Levantamento Pedolgico dos

EEUU, alertam para o fato de que solos que se desenvolveram sob condies

climticas diferentes podem no mostrar a mesma relao entre cor e contedo de

matria orgnica. Solos bem drenados e com o mesmo teor de matria orgnica, mas

que se desenvolveram em locais de temperatura anual mais alta apresentam colorao

mais amarronzada que aqueles de regies mais frias que so mais escuros, logo com

menor reflectividade.

2.2.1.4 Interao da REM com a gua

A gua apresenta-se na natureza sob diferentes estados fsicos, que influenciam

de modo fundamental seu comportamento espectral (Novo, 1992). A Figura 5 mostra o

comportamento espectral da gua em seus estados fsicos: gua propriamente dita

(estado lquido), gua em forma de nuvens (gasosa) e gua em forma de neve.

Analisando a Figura 5 observa-se que a gua em seu estado lquido apresenta baixa


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reflectncia entre 0,38 m e 0,70 m, absorvendo toda a radiao abaixo de 0,38 m e

acima de 0,7 m. J na forma de nuvens (gasosa) apresenta elevada reflectncia, em

torno de 70% , para a faixa do espectro ptico de 0,4 a 2,5 m. Entretanto, observa-se

bandas de maior absoro em 1,0, 1,3 e 2,0 m (Moreira, 2005).

Na forma de neve observa-se elevada reflectncia (maior que a das nuvens)

entre 0,7 m e 1,2 m, sendo que, de 1,2 m a 1,4 m a reflectncia decresce com um

gradiente altssimo (de 0,8 a 0,2), atingindo valores de reflectncia inferiores a 0,1 em

1,5 m. Entre 1,5 m e 2,0 m, h um aumento da reflectncia da neve (mximo em

aprox. 1,75 m quando atinge um valor de reflectncia de 0,2). Em 2,0 m, a

reflectncia aproxima-se de zero para aumentar at 0,2 em torno de 2,25 m (Novo,1992; Moreira, 2005).

Figura 13 - Comportamento espectral da gua em seus diferentes estados fsicos.(Adaptado de Novo, 1992).

Vrias condies dos corpos dgua, entretanto, se manifestam, acima de tudo,

no visvel. As interaes energia/matria nessa faixa espectral so muito complexas e

dependem de inmeros fatores interrelacionados. A reflectncia de um corpo dgua,

por exemplo, pode se originar da interao com a superfcie do corpo dgua (reflexo

especular), com material suspenso na gua, ou com o fundo do corpo dgua. Mesmoem guas profundas, onde os efeitos do fundo so negligenciveis, as propriedades de


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reflectncia de um corpo dgua no so somente funo da gua, mas tambm do

material nela contido (Novo, 1992).

A presena de matria em suspenso na gua determina a sua turbidez, e a

variao desta altera drasticamente a transmitncia e, consequentemente, a

reflectncia. gua contendo grande quantidade de sedimentos em suspenso

provenientes da eroso do solo, por exemplo, normalmente possuem reflectncia no

visvel muito mais alta que guas claras situadas na mesma localizao geogrfica.

Da mesma forma, a reflectncia se modifica em funo da quantidade de clorofila

presente na gua. O aumento da concentrao de clorofila tende a reduzir a

reflectncia da gua no azul e a aument-la no verde. Essa peculiaridade tem sidousada para detectar a presena e estimar a concentrao de algas atravs de dados de

sensoriamento remoto (Pereira, 1997).

2.2.2 Aplicaes do sensoriamento remoto

Apesar de existirem certos cuidados que se devem ter na obteno de

informaes dos alvos de interesse, no amplo contexto das atuais e crescentes

preocupaes de sustentabilidade ambiental, o sensoriamento remoto vem se

constituindo como meio imprescindvel para o planejamento, o uso racional e o

monitoramento dos recursos naturais terrestres. Avanos cientficos e tecnolgicos

vem disponibilizando conhecimentos, equipamentos, plataformas e sensores cada vez

mais sofisticados e enormes massas de dados sobre processos e fenmenos da

superfcie terrestre (Alvarenga et al., 2003).

Para Novo (1998), as principais vantagens que justificam os programas de

sensoriamento remoto orbital so: estmulo s pesquisas multidisciplinares,

informaes de reas de difcil acesso, universalizao dos dados e das tcnicas de

tratamento e anlise de dados digitais, facilidade do recobrimento de grandes reas

(viso sinptica), cobertura repetitiva com a mesma hora local, grande quantidade de

dados pontuais sobre uma mesma rea, transferncia de dados Satlite/Terra em tempo

real, e o aspecto multiespectral, isto , a capacidade dos sistemas sensores gerarem


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produtos em diferentes faixas espectrais, tornando possvel o estudo e anlise de

diferentes elementos, identificados em determinadas faixas do espectro.

Koffler (1992), Crosta (1993) e Arajo (2004) destacam a utilizao de sensores

orbitais em estudos agroambientais em escalas locais, regionais e globais. O

sensoriamento remoto tambm apresenta grande potencial para ser utilizado na

agricultura. Atravs desta tcnica, possvel obter informaes sobre: estimativa de

rea plantada, produo agrcola, vigor vegetativo das culturas, alm de fornecer

subsdios para o manejo agrcola em nvel de pas, estado, municpio ou ainda em nvel

de microbacia hidrogrfica ou fazenda.

Conrad et al., (2007) relatam que as tcnicas de sensoriamento remoto soaltamente satisfatrias para classificar a cobertura do solo em escala regional e global,

e por delinear reas irrigadas ou padres de uso do solo em regies agrcolas.

O sensoriamento remoto tambm se mostra como importantssima ferramenta

na determinao e no mapeamento espacial e temporal da evapotranspirao (ET). A

ET (conjunto evaporao da gua do solo mais transpirao das plantas), um

componente essencial do balano hdrico, especialmente quando o solo mantido

mido por meio de sistemas de irrigao. A determinao do uso consumptivo de gua

pelas culturas em escala regional fundamental no entendimento de uma adequada

gesto dos recursos hdricos (Bastiaanssen, 2000).

Stafford (2000) comenta que a utilizao de tcnicas de sensoriamento remoto

vem sendo preconizada no monitoramento de reas agrcolas e estimativas de

produtividade embora seja uma rea carente de pesquisas. Segundo Fortes (2003),

vrios trabalhos demonstram que esta tcnica tem grande potencial de uso na

estimativa da produo de biomassa das culturas, informaes essenciais ao

planejamento agrcola e industrial, com reflexos no processo de formao de preos e

implantao de programas de agricultura de preciso.

2.2.2.1 Algoritmo SEBAL

Na agricultura, para que haja um bom planejamento e manejo dos recursos

hdricos, torna-se primordial o conhecimento da demanda evapotranspiromtrica. No


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entanto, as medies aproximadas da ET por meio da covarincia de vrtices

turbulentos, razo de Bowen e lismetros de pesagem so mtodos caros e consomem

tempo para aplicao contnua para que se tenha em escala regional uma densidade

espacial suficiente. Compaor et al. (2008), por exemplo, citam que na paisagem

heterognea do planalto central da Espanha, 13 medies de ET em uma rea

relativamente pequena (5000 km2) no foi suficiente para predizer com preciso a taxa

de ET mdia da rea.

Os modelos hidrolgicos e tcnicas de sensoriamento remoto so avanadas

ferramentas que permitem boa estimativa da ET e os processos hidrolgicos

relacionados em uma escala regional (Bastiaanssen, 2000). A vantagem dos modeloshidrolgicos que o impacto de transferncia da gua entre os competitivos setores

podem ser simulados e estudados por meio da induo dos seus efeitos em cenrios da

hidrologia regional. Entretanto, destaca-se como desvantagem a exigncia de extensos

dados de campo para realizar as simulaes numa possvel escala regional. A principal

vantagem de aplicar procedimentos de ET baseados no sensoriamento remoto que a

gua consumida pelo sistema solo-gua-planta pode ser obtida diretamente sem a

necessidade de quantificar outros complexos processos hidrolgicos.

Segundo Comparo et al. (2008), o potencial das imagens baseadas no

sensoriamento remoto por satlite em examinar padres espaciais de distribuies

regionais da ET foi investigado por vrios pesquisadores. Estes esforos resultaram no

desenvolvimento de algoritmos que visam a estimativa da ET por sensoriamento

remoto em escalas diversificadas. Algoritmos operacionais que tem produzido mapas

de ET em escalas locais ou regionais so: o NLDAS (North American land data

assimilation systems (Cosgrove et al., 2003)), o LIS (Land Information System (Peters

Lidard et al., 2007)), o ALEXI (Atmosphere-Land Exchange Inverse (Anderson et al.,

1997; Anderson et al., 2000)), o DisALEXI (Disaggregated ALEXI model (Agam et

al., 2007)), o SEBS (Surface Energy Balance System (Su, 2002)), o S-SEBI

(Simplified Surface Energy Balance Index (Roerink et al. 2000)), o SEBAL (Surface

Energy Balance Algorithm for Land (Bastiaanssen et al., 1998a; Bastiaanssen et al.,

1998b)), o METRIC (Mapping Evapotranspiration at High Spatial Resolution withInternalized Calibration (Allen et al., 2007a; Allen et al., 2007b)), bem como outros


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algoritmos com distintos acrnimos (Nourbaeva et al., 2003; Ma et al., 2004;

Schttemeyer et al., 2007).

O SEBAL e o METRIC estimam o balano de energia usando condies

trmicas extremas dentro de uma imagem ao escolher os chamados pixels quente e

frio. Estes procedimentos fixam condies limites para o fluxo de calor sensvel da

superfcie do solo (um dos principais componentes do balano de energia) por meio de

estimativas da temperatura da superfcie via satlite. Esta emergente tecnologia tem o

potencial de ser adotada e usada amplamente pelos comits de recursos hdricos ao

redor do mundo. Os mapas de ET criados usando o SEBAL ou o METRIC, algum dia

sero habitualmente aplicados como contribuio operacional diria e mensal e noplanejamento de modelos para operaes de reservatrio, manejo da gua no solo,

planejamento do suprimento de gua na irrigao, regulamentao dos direitos de uso

da gua, e estudos hidrolgicos.

O METRIC difere do SEBAL por utilizar a evapotranspirao de referncia

(ETo) calculada por meio de medies em estaes meteorolgicas, enquanto que o

SEBAL pode ser aplicado com poucas medies a nvel de superfcie.

Considerando que muitas reas do mundo no possuem dados meteorolgicos

adequados, o SEBAL surge como uma opo atraente. Por outro lado, o METRIC

permite a assimilao de medies de superfcie que podem melhorar a qualidade dos

mapas de ET. A aproximao do SEBAL tem demonstrado boa preciso no

mapeamento da ET ao redor do mundo, com precises de cerca de 85% e 95%,

respectivamente, a nveis dirios e sazonais (Bastiaanssen et al., 2005). Na validao

da ET estimada com a aplicao do METRIC em Idaho foram utilizadas medies

lisimtricas precisas, mostrando que a ET estimada por meio do METRIC ficou na

faixa dos 10% de erro nas escalas de tempo, diria, mensal e anual (Allen et al., 2003;

Tasumi, 2003).

O SEBAL possibilita o clculo do fluxo de calor latente (LE) pela diferena na

equao clssica do balano de energia. O mesmo utiliza-se da temperatura da

superfcie, da reflectncia hemisfrica da superfcie, ndices de vegetao (ndice de

Vegetao da Diferena Normalizada - NDVI, ndice de Vegetao Ajustado para oSolo - SAVI e ndice de rea Foliar - IAF) e de alguns dados complementares de


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superfcie, normalmente obtidos em estaes meteorolgicas automticas. Esse

algoritmo tem sido amplamente empregado em vrias reas irrigadas do globo, a

exemplo da bacia do Bear River (Allen et al., 2002).

De acordo com Comparo et al. (2008) o SEBAL se destaca entre os demais

algoritmos pelas seguintes razes: (1) Consiste em um algoritmo baseado fisicamente

em anlises de imagens de satlite e requer um mnimo de informaes

meteorolgicas; (2) Faz uso de um grande nmero de variveis ambientais e no as

assume constantes espacialmente como feito em muitos outros mtodos; (3)

reduzida a necessidade da correo atmosfrica das informaes em comprimentos de

onda curta e trmica nas imagens (Tasumi, 2003), desde que a ET estimada dependaapenas de diferenas da temperatura radiomtrica na cena em vez do valor absoluto da

temperatura de superfcie. Isto amplia a aplicabilidade do SEBAL uma vez que as

medies necessrias para correes atmosfricas no esto freqentemente

disponveis (Allen et al., 2007a); (4) No somente aplicado com o uso de imagens

Landsat com resoluo espacial de 30 a 120 m, mas tambm com imagens de outros

sensores como o AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) e o MODIS

(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) nos quais possuem resoluo

espacial que variam de 250 a 1100 m.

O SEBAL constitudo, quase que totalmente, por parametrizaes fsicas bem

estabelecidas e pouco complexas (Paiva, 2005), sendo que do total de passos existentes

no algoritmo, poucos so aqueles que envolvem parametrizaes empricas

(emissividade e temperatura da superfcie, emissividade da atmosfera, fluxo de calor

no solo e comprimento da rugosidade aerodinmica para o transporte de momentum).

Alm disso, essas parametrizaes foram confrontadas com dados de campo em

diferentes partes do mundo, apresentando resultados promissores. Aeynew (2003)

ressalta que as parametrizaes do SEBAL mostraram-se de grande importncia na

demonstrao da diferena espacial da ET em condies de escassez de dados.

Medina et al. (1998) citam que o SEBALcontm um nmero menor de relaes

empricas e requer poucos parmetros experimentais. Para Bastiaanssen e Ali (2003),

isso uma grande vantagem, uma vez que as aproximaes empricas necessitam deexcessivos programas de coleta de dados em campo que, em escala regional, so


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bastante laboriosos e onerosos. A fsica envolvida no SEBALpermite o clculo dos

fluxos em superfcie para uma ampla gama de uso do solo e calcula o balano de

radiao e de energia completo para cada pxel da imagem sem a necessidade de

extensivas medies de campo.

Devido as caractersticas que colocam o algoritmo SEBAL numa posio de

destaque, alguns estudos tm sido desenvolvidos, tais como: Bastiaanssen et al. (1998a

e 1998b), Medina et al. (1998), Timmermans e Meijerink (1999), Bastiaanssen (2000),

Bastiaanssen et al. (2000), Granger (2000), Bastiaanssen e Bandara (2001), Boegh et

al. (2002), Aeynew (2003), Bastiaanssen e Chandrapala (2003), Chandrapala e

Wimalasuriya (2003), Hemakumara et al. (2003), Tasumi (2003), Bastiaanssen e Ali(2003), Mohamed et al. (2004), Allen et al. (2005), Bastiaanssen et al. (2005), French

et al. (2005), Gieske e Meijninger (2005), Paiva (2005), Ines et al. (2006), Kongo e

Jewit (2006), Akbari et al. (2007), Conrad et al. (2007), Kimura et al. (2007),

Compaor et al. (2008), entre outros.

O SEBAL construdo de forma modular, permitindo que sejam acoplados

outros modelos como o que foi desenvolvido por Monteith (1972) para a estimativa da

produo de biomassa das culturas.

A produo de biomassa vegetal ou a Produtividade Primria Lquida (NPP)

pode ser definida pela quantidade de carbono assimilado no processo de fotossntese

(Produtividade Primria Bruta, GPP), descontada a quantidade de carbono perdido

durante os processos de respirao (Fonseca, 2004). A biomassa vegetal produzida a

partir da fixao do dixido do carbono (CO2) atmosfrico, utilizando a radiao solar

como fonte de energia, mais especificamente, a radiao solar que se encontra entre

0,4 e 0,7 m, sendo esta faixa do espectro eletromagntico denominada de radiao

fotossinteticamente ativa (PAR).

O modelo de Monteith (1972) descreve o acmulo de biomassa por meio do

somatrio ou acmulo da frao da radiao fotossinteticamente ativa absorvida

(APAR) multiplicado por um fator de eficincia de converso da radiao em

biomassa. Segundo Bastiaanssen e Ali (2003), possvel estimar o rendimento das

culturas aps o conhecimento dos chamados ndices de colheita, que so encontrados


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na literatura. Por exemplo, Bastiaanssen e Ali (2003) citam ndices de colheita para

diversas culturas como: feijo, arroz, trigo, soja, sorgo, milho, cana-de-acar, etc.

As tcnicas de sensoriamento remoto vm sendo empregadas nos ltimos anos

visando a predio da produtividade agrcola (Bastiaanssen e Ali, 2003; Samarasinghe,

2003). Diversos modelos tm sido desenvolvidos objetivando uma melhor estimativa

da produo das culturas, nesse contexto, o modelo de Monteith (1972) tem sido

adotado por vrios pesquisadores (Field et al., 1995; Bastiaanssen e Ali, 2003;

Samarasinghe, 2003; Bradford et al., 2005) que utilizaram como dados de entrada do

modelo, informaes obtidas de radimetros de alta, mdia e baixa resoluo espacial

e temporal.Bastiaanssen e Ali (2003) acoplaram no algoritmo SEBAL o modelo de

acmulo da biomassa proposto por Monteith (1972), juntamente com o modelo de

eficincia do uso da radiao que foi estruturado por Field et al. (1995), com o

objetivo de estimar a biomassa acima do solo (kg m-2) na bacia Indus no Paquisto; o

mesmo foi realizado por Samarasinghe (2003) no Sri Lanka utilizando imagens

obtidas pelo satlite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric

Administration Advanced Very High Resolution Radiometer).

Nas estimativas realizadas por Bastiaanssen e Ali (2003), com o uso de 20

imagens do sensor AVHRR, cobrindo um ciclo anual da cultura, o SEBAL teve bom

desempenho para as culturas do trigo, arroz e cana-de-acar, e, baixo desempenho

para a cultura do a

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