Avaliação da irrigação por fusão de imagens de satélite usando computação em nuvem: um estudo na região semiárida do Brasil.

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: FERREIRA, Thomás Rocha.
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Tecnologia e Recursos Naturais - CTRN; PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA; UFCG
• Palavras-chave em Português: Sensoriamento remoto; Evapotranspiração; Google earth engine; Balanço hídrico; Agrometeorologia; Radiação; Remote sensing; Evapotranspiration; Motor do google earth; Water balance; Agrometeorology; Radiation; Detección remota; Evapotranspiración; Equilibrio hídrico; Agrometeorología; Radiación; Télédétection; Évapotranspiration; Moteur google earth; Bilan hydrique; Agrométéorologie; Meteorologia
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/26551

A avaliação da irrigação em regiões áridas e semiáridas é imperativo para garantir o uso sustentável de recursos hídricos limitados e garantir a produção de alimentos. Este estudo objetivou avaliar o uso consuntivo de água para irrigação em uma área piloto de cana-de-açúcar do polo de irrigação Petrolina/Juazeiro, mediante fusão de imagens orbitais e multiespectrais (série Landsat e sensores MODIS) e de poucos elementos meteorológicos em superfície. Para tanto, usou-se computação em nuvem para processar as imagens orbitais e os dados meteorológicos de superfície na determinação da evapotranspiração (ET), usando o SEBAL, como entrada para o balanço hídrico do solo. Na análise do melhor conjunto de equações a ser utilizado no SEBAL, foram avaliados dois modelos para calcular a radiação de ondas curtas incidente (Rsw), dez modelos de emissividade atmosférica de céu claro para calcular a radiação de ondas longas incidente (Rlw) e dois modelos para determinação do saldo de radiação diário (Rn,24). O desempenho foi avaliado de acordo com as medições de torres micrometeorológicas in-situ, sob diferentes coberturas da superfície. Os melhores resultados foram encontrados para os modelos Allen, Duarte e De Bruin para Rsw, Rlw e Rn,24, respectivamente. Foi avaliada a precisão do uso dos modelos SEBAL e STARFM na estimativa de variáveis-chave e do próprio saldo de radiação e na determinação da ET em escala diária e mensal. A fusão de imagens retratou RMSE do Rn, Ts, NDVI e albedo iguais a 17,00 W m-2, 2,28 K, 0,07 e 0,01, respectivamente. A ET diária (ET24) e mensal (ETm) em combinação do STARFM com o SEBAL, apresentaram baixos erros médios (PBIAS = -2,75% e RMSE = 0,97 mm d-1 e 16,66 mm mês-1) e alto coeficiente de determinação (0,87 para ET24 e 0,91 para ETm) em comparação com o emprego do SEBAL unicamente em imagens Landsat (PBIAS = -5,25%, RMSE = 0,97 mm d-1 e 17,66 mm mês-1, r² = 0,92). A adição de imagens fusionadas proporcionou um melhor ajuste da curva de ET24 acumulada estimada em relação a ET24 medida. O balanço hídrico indicou que a cana-de-açúcar cultivada sofreu estresse hídrico no meio e no final do ciclo do cultivo, circunstância que foi melhor representada pelas estimativas utilizando a curva de ET24 com adição de imagens fusionadas, do que utilizando apenas imagens Landsat. Embora esse incremento na resolução temporal dos dados estimados de ET24 tenha indicado um maior consumo de água, ele informa um quantitativo suficiente para suprir a demanda hídrica dos cultivos. Certamente a necessidade de um monitoramento sistemático do uso da água para irrigação em regiões semiáridas, em particular no contexto espacial e temporal, é não apenas evidente, mas imperativa. Nesse contexto, a modelagem da ET24 com dados orbitais é uma das técnicas que se prezam a auxiliar o campo de informações que se exige para um manejo adequado da irrigação, e que pode contribuir para garantir um melhor planejamento das políticas públicas de direito e uso da água, com vistas a alcançar um uso mais eficiente desse recurso.