ARRAES, Francisco Dirceu Duarte. Dinâmica do balanço de energia na bacia hidráulica do açude Orós e suas adjacências. 2010. 89 f. : Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Ceara, Centro de Ciências Agrárias, Departamento de Engenharia Agrícola, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola, Fortaleza-CE, 2010. / Submitted by demia Maia (demiamlm@gmail.com) on 2016-06-30T14:06:45Z No. of bitstreams: 1 2010_dis_ fddarraes.pdf: 5174177 bytes, checksum: 17620284b8530095a995afe02a212e23 (MD5) / Approved for entry into archive by demia Maia (demiamlm@gmail.com) on 2016-06-30T14:07:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2010_dis_ fddarraes.pdf: 5174177 bytes, checksum: 17620284b8530095a995afe02a212e23 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-30T14:07:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2010_dis_ fddarraes.pdf: 5174177 bytes, checksum: 17620284b8530095a995afe02a212e23 (MD5) Previous issue date: 2010 / The main goal of this work was to study the dynamics of the energy balance parameters. The studied area was located around and in the Orós reservoir for 16 years. It was used the SEBAL algorithm, to provide an analysis of the relationship between the sensible and the latent heat and the heat flow in soil and the changes in land use. To reach this approach a classification to the use and occupation of land was developed. It was used the real data and the representation of space-time processes through a set of images TM - Landsat 5. These images were obtained from the Instituto Nacional de Pesquisas Especiais (INPE), which were processed and stacked by the software ERDAS IMAGINE 9.0. Then the SEBAL algorithm (Surface Energy Balance Algorithm for Land) was applied to quantify the latent heat flux from the residue of the radiation balance of the area. It was qualified the net radiation (Rn), the heat flow in soil (G) and sensible heat flux (H). Results showed that the supervised classification method developed by maximum likelihood identified a predominance of sparse vegetation, occupying approximately 908.6 km2, accounting for 45.44% of the total area. This class is composed for herbaceous shrub (low to medium-sized) open to dense, and this class has the highest vulnerability to anthropogenic activities. 9.78% of the studied area showed negative NDVI for the year 2008, this percentage also, was confirmed by the classification. This fact represents the potential of NDVI to identify the water bodies. The temporal variability of the components of energy balance didn’t present tendency of increase or decrease and it was strongly influenced by the rainfall distribution. The components of energy balance didn’t allow the identification of changes in the land use around the Orós reservoi / Este trabalho investiga a dinâmica dos componentes do balanço de energia na área em torno e na bacia hidráulica do açude Orós nos últimos 16 anos, pelo emprego do algoritmo SEBAL, bem como faz uma analise na relação entre os calores sensível e latente e o fluxo de calor do solo com as mudanças no uso do solo. Para tanto elaborou-se uma classificação atual do uso e ocupação da terra através da verdade de campo e da representação de processos espaçotemporais por meio de um conjunto de imagens TM – Landsat 5. As referidas imagens foram obtidas junto ao Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), as quais foram processadas e empilhadas pelo software Erdas IMAGINE 9.0. Em seguida aplicou-se o algoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) para se quantificar o fluxo de calor latente a partir do resíduo do balanço de radiação da superfície que tem como componentes a radiação líquida (Rn), o fluxo de calor do solo (G) e o fluxo de calor sensível (H). A classificação supervisionada desenvolvida pelo método máxima verossimilhança mostrou um predomínio de vegetação rala, ocupando aproximadamente 908,6 km2, correspondendo a 45,44% do total da área. Nesta classe está inserida a vegetação herbácea arbustiva (porte baixo a médio) aberta à densa, sendo esta classe a que apresenta maior vulnerabilidade à atuação antrópica. O percentual da área de estudo que apresentou NDVI negativo para o ano de 2008 foi de 9,78%, não mostrando diferença entre o valor obtido para a percentagem de água pela classificação supervisionada, expressando o potencial do NDVI para identificação de corpos hídricos. A variabilidade temporal do fluxo de calor latente apresentou tendência de redução dos valores na área antropizada e consequentemente um aumento do fluxo de calor sensível.

Submitted by ROBERTO FILGUEIRAS null (betofilgueiras@gmail.com) on 2016-04-17T03:21:59Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Filgueiras_a4_final_3 com ficha.pdf: 10047606 bytes, checksum: b710d7378ca5bb6b915801acc7bece8d (MD5) / Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2016-04-19T12:46:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 filgueiras_r_me_bot.pdf: 10047606 bytes, checksum: b710d7378ca5bb6b915801acc7bece8d (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-19T12:46:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 filgueiras_r_me_bot.pdf: 10047606 bytes, checksum: b710d7378ca5bb6b915801acc7bece8d (MD5) Previous issue date: 2016-02-19 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Devido ao fato da morfologia do terreno influenciar nas medidas radiométricas obtidas por sensores orbitais, o presente estudo teve por objetivo geral, analisar a dinâmica espaçotemporal do saldo de radiação (Rn), na Fazenda Experimental Edgárdia (FEE) pertencente a Faculdade de Ciências Agronômicas/ Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” FCA/UNESP, Botucatu-SP, levando-se em consideração a topografia da mesma, a qual apresenta relevo heterogêneo. Para essa análise foram processados dois métodos de correção topográfica, um que considera a superfície como um reflector lambertiano e outro não lambertiano. Para a estimativa do saldo de radiação, por meio das imagens orbitais, foi utilizada a metodologia do algoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land). Com intuito de avaliar a influência da topografia no cômputo do saldo de radiação, foram aplicadas três metodologias: sem correção topográfica (RnSem); correção cosseno (RnCos) e correção C (RnC). Essas metodologias foram aplicadas em 21 imagens da plataforma orbital Landsat-5/TM, durante os anos de 1985 a 2010. Após a correção das imagens, notou-se que as cenas correspondentes ao RnCos apresentaram sobrecorreção dos parâmetros para algumas porções das imagens, devido a essas regiões apresentarem ângulos de iluminação ( , em relação a normal da superfície, superiores a 69,62°, alcançando ângulos de até 76,11°, isto é, condições de pouca luminosidade. Devido à complexidade do relevo da FEE, a correção cosseno não foi eficaz na atenuação da influência topográfica. Já, para os valores de RnC, foi constatada uma redução média do desvio padrão de 5,97% das imagens sem correção, para as corrigidas pela correção C. Esse resultado foi atribuído como um indício da efetiva correção das cenas. Observou-se nas imagens RnSem da FEE que ocorreu uma tendência à valores elevados de saldo de radiação, de noroeste a sudeste dos mapas dos RnSem, região que encontrava-se sombreada. Essa tendenciosidade foi notoriamente reduzida nas imagens RnC, a qual foi uma comprovação qualitativa de que a correção C foi eficaz para atenuar os efeitos relativos a topografia da FEE para as imagens de saldo de radiação. Com o propósito de validar as estimações, os valores de saldo de radiação obtidos nas diferentes datas foram comparados, utilizando duas estações meteorológicas automáticas, os quais não apresentaram erros relativos maiores que 13,73%. Tais resultados evidenciam a importância da consideração do relevo, para atingir maiores precisões nas estimativas de parâmetros biofísicos com imagens orbitais e reiteram o potencial do SEBAL na estimativa de parâmetros relativos ao balanço de energia. / The measurements obtained by remote sensing are influenced by issues related to relief. Based on that, this study aim to analyze the spatial-temporal dynamic of net radiation (Rn), considering the influence of topographic parameters on it, for the experimental farm Edgárdia (FEE), belonging the FCA/UNESP, Botucatu-SP, Brazil. For this analysis it was processed two methodologies, one based in the Lambertian behavior, and the other in non- Lambertian behavior. For estimate the net radiation, by orbital images, it was utilized the metodology based on the SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) algorithm. In order to assess the topographic influence on the compute of net radiation, was applied three methodologies: without topographic correction (RnSem); cosine correction (RnCos) and C correction (RnC). These methodologies were applied on 21 images of the orbital platform Landsat-5/TM, during the years of 1985, until 2010. After the corrections of the images, it noticed that the scenes corresponding to the RnCos showed overcorrection of the parameters, in some areas of the FEE. This happened because these portions showed illumination angles, in relation to the normal of surface, bigger than 69.62°, reaching angles of 76.11°, ie, conditions of low illumination. Due to complex relief of the FEE, the cosine correction did not show effectiveness on the attenuation of topographic influence for the values of RnC, were noticed an average reduction of 5.97% for the standard deviation for the values of RnC, of the images that had been corrected by the C-correction. This result was assigned as indicative of the scenes correction. It was observed on the images of RnSem of FEE that, occurred a tendency of elevated values of net radiation, located of northwest until southeast of the maps of RnSem, shaded regions. This bias was attenuated on the images of RnC, which qualitatively proved the effectiveness of the Ccorrection, for the effects relief of FEE, on the net radiation images. With the purpose of validated these estimation, the net radiation values, obtained on the dates analyzed, were compared, utilizing two automatic meteorological stations. The results showed standard mean errors no bigger than 13.73%. These results show the importance of considering relief, to achieve higher accuracies on estimates of biophysical parameters with orbital images and confirm the potential of SEBAL in estimating parameters relating to energy balance.

Submitted by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2018-06-29T17:07:47Z No. of bitstreams: 2 Tese - Gabriel Alves Veloso - 2018.pdf: 8920306 bytes, checksum: 5a9dfa70157bf131f7f0f29c31cd243f (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2018-07-03T14:45:34Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Tese - Gabriel Alves Veloso - 2018.pdf: 8920306 bytes, checksum: 5a9dfa70157bf131f7f0f29c31cd243f (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-03T14:45:34Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Tese - Gabriel Alves Veloso - 2018.pdf: 8920306 bytes, checksum: 5a9dfa70157bf131f7f0f29c31cd243f (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-05-08 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Biophysical parameters of the soil-vegetation system, such as real evapotranspiration (ETR), radiation balance (Rn) and gross primary productivity (GPP), as well as information on dry biomass, are recognized as important in areas with agricultural activities, especially pastures (that usually do not have irrigation), and can help in the proper management of this environment. Making these measurements by satellite data, from the electromagnetic radiation reflected by the targets on the surface, makes these operations more efficient in a series of applications, such as monitoring of extensive agropastoral areas. The objective of this study was to estimate these parameters, based on the parameterization of models with specific data for pasture in the Cerrado of Goiás (mainly with regard to gross primary productivity), such as light use efficiency (LUE) and Photosynthetically Active Absorbed Radiation (FPAR). In order to improve these estimates, local meteorological data, such as Photosynthetically Active Radiation (PAR), were used, contributing to a better understanding of the spatial-temporal variability in the study area. The experiment was carried out at distinct scales, one of which was more detailed - in pasture areas in the Rio Vermelho watershed (BHRV), west portion of Goiás, using Landsat 8 OLI/TIRS imagery, and a more comprehensive one, for pasture areas in the Cerrado of the entire state of Goiás, using the NDVI images generated by the MODIS sensor - product MOD13Q1H. At BHRV, the variation of these parameters was analyzed from October 2014 to September 2015, using nine Landsat 8 images, path/roll 223/71. The estimation of these parameters, especially the GPP, was obtained through the coupling of the algorithms SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land), aimed at the estimation of the evapotranspiration, combined with the CASA (Carnegie Ames Stanford Approach) model, which calculates the Photosynthetically Active Radiation Absorbed (APAR) and, together with surface data, ends with the estimate of dry biomass. For this same area, an adaptation of the methodology of the GPP product obtained by MOD17A2H to Landsat 8 images was also carried out, in order to better understand the variation of GPP and dry biomass in medium spatial resolution images (30 m), with calibration of the model with specific pasture data and local meteorological data. Among the results, in the BHRV the values of Rn and ETR were consistent with those found in the literature, presenting significant spatial and temporal variability, with the first presenting a mean variation from 413 to 670 w/m-2, and the second from 1.6 to 4.55 mm.day-1, in which the lowest values can be related to pasture areas with some level of degradation. In relation to GPP, the SEBAL/CASA method proved to be more efficient among the methods applied in this research, following the climatic seasonality of the region and its influences on pasture areas, presenting a variation of 0.10 to 4.6 g C m-2, and with an average carbon sequestration potential of 4.8 Mg ha-1 year -1. The MOD17 method, adapted to Landsat 8 images, showed a variation of 0.5 to 4.0 g C m-2 day-1, with small variation in the monitoring of climatic seasonality of the region. The analysis of GPP, by the product MOD17A2H in the BHRV, presented a variation of 0.27 to 5.39 g C m-2 day-1, but with low spatial variation due to low image resolution and calibration data of the model (generated for the terrestrial globe). The analysis of the dry biomass followed the same pattern, with the SEBAL/CASA method being more efficient, obtaining good results with the data observed in the field, with a correlation coefficient of 0.663, mean absolute error of 0.228, root mean square error of 0.665 and Willmott's concordance index of 0.754. The dry biomass estimated with the product MOD17A2H showed good correlation (r = 0.833) with the field data, when considering the temporal variation; however, for this (dry biomass), mean absolute error and mean square error (2,133) were observed, due to the observed super-optimization. In relation to the Animal Unit by area (UA/hectare), the data obtained by the SEBAL/CASA and MOD17 method applied to the Landsat 8 images showed to be closer to the reality of the BHRV, with average values of UA/ha of 1,5 and 2,5 UA/ha, respectively. The UA/ha data obtained with MOD17A2H images appear to be high for the basin, with an average value of 3.6 UA/ha in the BHRV. In addition, data from GPP and dry biomass obtained in the pasture areas of the Cerradogoiano, from NDVI images (product MOD13Q1H), were significantly lower than those observed by the GPP product MOD17A2H, reflecting this result in the UA estimate/ha in the State of Goiás, which, with the product MOD17A2H, average values of 5.2 UA/ha were observed for the pasture areas of the State of Goiás, while the data obtained by this research presented average values of UA/ha of 2.5, which is closer to reality in such pasture areas in the Cerrado of Goiás. Therefore, the estimation of these parameters, aiming at a reading of the pasture and local climatic data, presented better results with the calibration of the models with specific data. / Estimar parâmetros biofísicos do sistema solo-vegetação, como evapotranspiração real (ETR), saldo de radiação (Rn) e produtividade primária bruta (GPP), assim como informações sobre biomassa seca, é reconhecidamente importante em áreas com atividades agrícolas, especialmente em pastagens (que normalmente não contam com irrigação), podendo auxiliar no adequado manejo desse ambiente. Fazer estas medições por dados satelitários, a partir da radiação eletromagnética refletida pelos alvos na superfície, torna estas operações mais eficientes a uma série de aplicações, como monitoramento de extensas áreas agropastoris. No referido trabalho objetivou-se estimar estes parâmetros, a partir da parametrização de modelos com dados específicos para a pastagem no Cerrado goiano (sobretudo com vistas à produtividade primária bruta), tais como a eficiência de uso da luz (LUE) e a Fração da Radiação Fotossinteticamente Ativa Absorvida (FPAR). No intuito de melhorar essas estimativas, utilizou-se de dados meteorológicos locais, como a Radiação Fotossinteticamente Ativa (PAR), contribuindo para uma melhor compreensão da variabilidade espaço-temporal na área de estudo. O experimento foi realizado em escalas distintas, sendo uma mais detalhada - em áreas de pastagens na Bacia hidrográfica do Rio Vermelho (BHRV), porção oeste de Goiás, com a utilização das imagens do satélite Landsat 8 sensor OLI/TIRS, e outra mais abrangente, para as áreas de pastagens no Cerrado de todo o estado goiano, a partir da utilização de imagens NDVI geradas pelo sensor MODIS - produto MOD13Q1H. Na BHRV, analisou-se a variação destes parâmetros no período de outubro de 2014 a setembro de 2015, sendo utilizadas nove imagens Landsat 8, órbita/ponto 223/71. A estimativa destes parâmetros, sobretudo a GPP, foi obtida através do acoplamento dos algoritmos SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land), voltado para a estimativa da evapotranspiração, combinado ao modelo CASA (Carnegie Ames Stanford Approach), que calcula a Radiação Fotossinteticamente Ativa Absorvida (APAR) e que, juntamente com dados de superfície, finaliza com a estimativa da biomassa seca. Para essa mesma área, foi realizada também uma adaptação da metodologia do produto GPP obtido pelo MOD17A2H para imagens do Landsat 8, no intuito de melhor compreender a variação da GPP e da biomassa seca em imagens de média resolução espacial (30 m), com a calibração do modelo com dados específicos para a pastagem e dados meteorológicos locais. Dentre os resultados, na BHRV os valores de Rn e ETR foram condizentes com os encontrados na literatura, apresentando significativa variabilidade espacial e temporal, sendo que o primeiro apresentou variação média no período estudado de 413 w/m-2 a 670 w/m-2, e o segundo de 1,69 mm.dia-1 a 4,55 mm.dia-1, no qual os menores valores podem ser relacionados à áreas de pastagem com algum nível de degradação. Em relação à GPP, o método SEBAL/CASA demonstrou ser mais eficiente dentre os métodos aplicados nesta pesquisa, acompanhando bem a sazonalidade climática da região e suas influências nas áreas de pastagem, ao apresentar uma variação de 0,10 a 4,6 g C m-2, e com um potencial médio de sequestro de carbono de 4,8 Mg ha-1 ano-1. O método do MOD17, adaptado às imagens do Landsat 8, apresentou variação de 0,5 a 4,0 g C m-2 dia-1, com pouca variação no acompanhamento da sazonalidade climática da região. Já a análise da GPP pelo produto MOD17A2H na BHRV, esta apresentou variação de 0,27 a 5,39 g C m-2 dia-1, porém com baixa variação espacial, devido à baixa resolução da imagem e dados de calibração do modelo (gerada para o globo terrestre). A análise da biomassa seca seguiu esse mesmo padrão, sendo o método SEBAL/CASA mais eficiente, obtendo-se bons resultados com os dados observados em campo, com um coeficiente de correlação de 0,663, erro absoluto médio de 0,228, raiz do erro quadrático médio de 0,665 e índice de concordância de Willmott de 0,754. Já a biomassa seca estimada com o produto MOD17A2H apresentou boa correlação (r = 0,833) com os dados de campo, quando levada em consideração a variação temporal; no entanto, para esta (biomassa seca) observou-se erro médio absoluto e erro médio quadrático (2,133) significativamente elevado, devido à superistimativa observada. Em relação à Unidade Animal por área (UA/hectare), os dados obtidos pelo método SEBAL/CASA e MOD17 aplicados à imagens Landsat 8 demonstraram ser mais próximos da realidade da BHRV, com valores médios de UA/ha de 1,5 e 2,5 UA/ha, respectivamente. Já os dados de UA/ha obtidos com imagens MOD17A2H, estes aparentam ser elevados para a bacia, com valor médio de 3,6 UA/ha na BHRV. Ademais, os dados de GPP e biomassa seca obtidos nas áreas de pastagens do cerrado goiano, a partir de imagens de NDVI (produto MOD13Q1H), apresentaram ser significativamente mais baixos que os observados pelo produto de GPP MOD17A2H, refletindo esse resultado na estimativa da UA/ha no estado de Goiás, que, com o produto MOD17A2H, foi observado valores médios de 5,2 UA/ha para as áreas de pastagens do Estado de Goiás. Já os dados obtidos por esta pesquisa, estes apresentaram valores médios de UA/ha de 2,5, sendo este mais próximo da realidade em tais áreas de pastagem no cerrado goiano. Portanto, a estimativa destes parâmetros, visando uma leitura da pastagem e dados climáticos locais, apresentou melhores resultados com a calibração dos modelos com dados específicos.

Este estudo visa à estimativa dos fluxos de calor à superfície a partir de imagens orbitais, com os modelos SEBAL/METRIC e aplicação na modelagem hidrológica, com o modelo SWAT. Para isso, foram utilizados os dados da torre micrometeorológica da Ilha do Bananal, coletados durante os Experimentos do LBA, e os dados pluviométricos e fluviométricos. Os dados utilizados compreendem o período de outubro de 2003 a dezembro de 2006 da sub-bacia do rio Lajeado, localizada na bacia do rio Tocantins- Araguaia no estado do Tocantins. O clima na área de estudo tem sazonalidade bem definida, com períodos chuvosos de outubro a março e secos de abril a setembro. As estimativas a partir dos modelos SEBAL/METRIC variaram em função do tipo de solo, com estimativas coerentes dos fluxos de calor à superfície. Em geral, as estimativas dos fluxos de calor representam uma subestimativa de 10% para todo o período estudado. No entanto, sazonalmente observou-se subestimativas de 17% no período chuvoso e de 35% no período seco. De maneira geral, os resultados da utilização da evapotranspiração estimada por sensores remotos no modelo SWAT foi satisfatória. A assimilação da evapotranspiração a partir de imagens orbitais resultou em valores de COE que variaram de 0,57 a 0,84 com os dados diários e de 0,69 a 0,77 com os dados mensais de vazão. Isto indica melhoria no ajuste do modelo, devido a uma melhoria de 0,27 de COE no dado diário e de 0,08 no mensal. Observou-se ainda, que em termos percentuais a vazão simulada pelo modelo SWAT na bacia do rio Lajeado, após a assimilação dos dados de evapotranspiração, apresentou uma redução no erro, de 13% (superestimativa) para 3% (subestimativa) na vazão diária e de 9% para 7% (subestimativa) na vazão mensal. / This study presents estimate of the heat flow to the surface from orbital images with the models SEBAL / METRIC for use in hydrological modeling with the SWAT model. For this, we used data from micrometeorological tower of Island Bananal, collected during the experiments the LBA, rainfall and hydrological data. The data used is defined for the period October 2003 to December 2006, in the State Tocantins of catchments river Tocantins- Araguaia of the basin river Lajeado. We observed that the climate in the study area is seasonally well-defined with the rainy season from October to March and the dry are from April to September. Estimates from the models SEBAL / METRIC, varied according to soil type, are consistent with estimates of heat fluxes to the surface. In general, estimates of heat fluxes indicated underestimate of 10% for the period studied. However, seasonally there was an underestimates of 17% in the rainy season and of 35% in the dry season. The results of the hydrologic model can be judged satisfactory by the COE values which vary from 0.57 to 0.84 when comparing the streamflow daily data and from 0.69 to 0.77 with streamflow monthly data, with assimilation of evapotranspiration. This indicates benefits to the model, because was observed an improvement of 0.27 in the COE as daily and of 0.08 as monthly. It was also observed that in percentage terms the streamflow simulated by the SWAT model in the basin river Lajeado after the assimilation of evapotranspiration data showed a reduction error of 13% (overestimation) to 3% (underestimate) to the daily flow and from 9% to 7% (underestimate) to the monthly flow.

A vegetação tropical é uma das maiores fontes de evapotranspiração e desempenha um papel importante na dinâmica climática global e nos processos de produtividade primária de ecossistemas terrestres, uma vez que se encontra diretamente ligada aos processos de transferência de massa e energia. Objetivou-se nesta tese de doutorado avaliar a acurácia das estimativas de ET baseadas em modelos de sensoriamento remoto quando comparadas a medições pontuais obtidas a partir de torres de fluxo e a partir do fechamento do balanço hídrico a médio e longo prazo. Foram selecionados dois modelos: para escalas locais e regionais usou-se o algoritmo SEBAL, enquanto que para escalas continentais e globais utilizou-se o algoritmo MOD16. Em relação ao algoritmo SEBAL, a metodologia empregada apresentou bons resultados tanto nas estimativas pontuais dos fluxos de calor latente quanto em relação ao fechamento do balanço hídrico em grandes áreas. Em relação ao algoritmo MOD16, verificou-se que as estimativas de evapotranspiração apresentam melhores resultados a longo prazo e em grandes áreas. As análises aqui realizadas sugerem que os algoritmos SEBAL e MOD16 podem capturar razoavelmente bem as respostas da vegetação em relação à variabilidade espacial e temporal em larga escala. Considerando que esses algoritmos podem ser aplicados desde escalas regionais até escalas globais, os resultados estão em um intervalo aceitável de acurácia, indicando um potencial significativo no monitoramento espacial e temporal do processo de ET de forma contínua e sistemática a partir de informações obtidas por sensoriamento remoto. / Tropical vegetation is a major source of global land surface evapotranspiration (ET) and plays an important role in the global climate dynamics and in the processes of primary production of terrestrial ecosystems, since it is directly linked to the mass transfer and energy balance. The aim of this doctoral thesis was to evaluate the accuracy of ET estimates based on remote sensing models when compared to measurements obtained from flux towers and hydrological models. Two algorithms were selected: for local and regional scales SEBAL was used, while for continental and global scales, MOD16 was adopted. Regarding SEBAL algorithm, the applied methodology showed that significant results were achieved in both latent heat flux and water balance over large areas. Concerning MOD16 algorithm, the research suggested that evapotranspiration estimates showed better results in the long-term and in large areas. The analysis suggests that MOD16 and SEBAL algorithms can capture reasonably well the responses of vegetation in relation to spatial and temporal variability on a large scale. Taking into consideration that these algorithms can be applied from regional to global scales, the results are in an acceptable range of accuracy, indicating a significant potential for monitoring evapotranspiration using remote sensing data.

A vegetação tropical é uma das maiores fontes de evapotranspiração e desempenha um papel importante na dinâmica climática global e nos processos de produtividade primária de ecossistemas terrestres, uma vez que se encontra diretamente ligada aos processos de transferência de massa e energia. Objetivou-se nesta tese de doutorado avaliar a acurácia das estimativas de ET baseadas em modelos de sensoriamento remoto quando comparadas a medições pontuais obtidas a partir de torres de fluxo e a partir do fechamento do balanço hídrico a médio e longo prazo. Foram selecionados dois modelos: para escalas locais e regionais usou-se o algoritmo SEBAL, enquanto que para escalas continentais e globais utilizou-se o algoritmo MOD16. Em relação ao algoritmo SEBAL, a metodologia empregada apresentou bons resultados tanto nas estimativas pontuais dos fluxos de calor latente quanto em relação ao fechamento do balanço hídrico em grandes áreas. Em relação ao algoritmo MOD16, verificou-se que as estimativas de evapotranspiração apresentam melhores resultados a longo prazo e em grandes áreas. As análises aqui realizadas sugerem que os algoritmos SEBAL e MOD16 podem capturar razoavelmente bem as respostas da vegetação em relação à variabilidade espacial e temporal em larga escala. Considerando que esses algoritmos podem ser aplicados desde escalas regionais até escalas globais, os resultados estão em um intervalo aceitável de acurácia, indicando um potencial significativo no monitoramento espacial e temporal do processo de ET de forma contínua e sistemática a partir de informações obtidas por sensoriamento remoto. / Tropical vegetation is a major source of global land surface evapotranspiration (ET) and plays an important role in the global climate dynamics and in the processes of primary production of terrestrial ecosystems, since it is directly linked to the mass transfer and energy balance. The aim of this doctoral thesis was to evaluate the accuracy of ET estimates based on remote sensing models when compared to measurements obtained from flux towers and hydrological models. Two algorithms were selected: for local and regional scales SEBAL was used, while for continental and global scales, MOD16 was adopted. Regarding SEBAL algorithm, the applied methodology showed that significant results were achieved in both latent heat flux and water balance over large areas. Concerning MOD16 algorithm, the research suggested that evapotranspiration estimates showed better results in the long-term and in large areas. The analysis suggests that MOD16 and SEBAL algorithms can capture reasonably well the responses of vegetation in relation to spatial and temporal variability on a large scale. Taking into consideration that these algorithms can be applied from regional to global scales, the results are in an acceptable range of accuracy, indicating a significant potential for monitoring evapotranspiration using remote sensing data.

A vegetação tropical é uma das maiores fontes de evapotranspiração e desempenha um papel importante na dinâmica climática global e nos processos de produtividade primária de ecossistemas terrestres, uma vez que se encontra diretamente ligada aos processos de transferência de massa e energia. Objetivou-se nesta tese de doutorado avaliar a acurácia das estimativas de ET baseadas em modelos de sensoriamento remoto quando comparadas a medições pontuais obtidas a partir de torres de fluxo e a partir do fechamento do balanço hídrico a médio e longo prazo. Foram selecionados dois modelos: para escalas locais e regionais usou-se o algoritmo SEBAL, enquanto que para escalas continentais e globais utilizou-se o algoritmo MOD16. Em relação ao algoritmo SEBAL, a metodologia empregada apresentou bons resultados tanto nas estimativas pontuais dos fluxos de calor latente quanto em relação ao fechamento do balanço hídrico em grandes áreas. Em relação ao algoritmo MOD16, verificou-se que as estimativas de evapotranspiração apresentam melhores resultados a longo prazo e em grandes áreas. As análises aqui realizadas sugerem que os algoritmos SEBAL e MOD16 podem capturar razoavelmente bem as respostas da vegetação em relação à variabilidade espacial e temporal em larga escala. Considerando que esses algoritmos podem ser aplicados desde escalas regionais até escalas globais, os resultados estão em um intervalo aceitável de acurácia, indicando um potencial significativo no monitoramento espacial e temporal do processo de ET de forma contínua e sistemática a partir de informações obtidas por sensoriamento remoto. / Tropical vegetation is a major source of global land surface evapotranspiration (ET) and plays an important role in the global climate dynamics and in the processes of primary production of terrestrial ecosystems, since it is directly linked to the mass transfer and energy balance. The aim of this doctoral thesis was to evaluate the accuracy of ET estimates based on remote sensing models when compared to measurements obtained from flux towers and hydrological models. Two algorithms were selected: for local and regional scales SEBAL was used, while for continental and global scales, MOD16 was adopted. Regarding SEBAL algorithm, the applied methodology showed that significant results were achieved in both latent heat flux and water balance over large areas. Concerning MOD16 algorithm, the research suggested that evapotranspiration estimates showed better results in the long-term and in large areas. The analysis suggests that MOD16 and SEBAL algorithms can capture reasonably well the responses of vegetation in relation to spatial and temporal variability on a large scale. Taking into consideration that these algorithms can be applied from regional to global scales, the results are in an acceptable range of accuracy, indicating a significant potential for monitoring evapotranspiration using remote sensing data.

Submitted by (lucia.rodrigues@ufrpe.br) on 2016-10-18T12:35:22Z No. of bitstreams: 1 Pedro Rogerio Giongo.pdf: 8561416 bytes, checksum: 9518df2b8c5f4fdab4d53cd51d03d547 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-18T12:35:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pedro Rogerio Giongo.pdf: 8561416 bytes, checksum: 9518df2b8c5f4fdab4d53cd51d03d547 (MD5) Previous issue date: 2008-01-29 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The remote sensing is a tool that has enabled major advances in studies of agrometeorology and application to areas with different types of coverage, can be used to estimate the radiation balance and its applications. Therefore this study aimed to estimate the balance of radiation to the surface, from the sensor data Thematic Mapper (TM) satellite LANDSAT 5, with the use of the algorithm SEBAL. The estimate data were compared with data from two stations in agrometeorological: one in the cerrado region, and another in sugar cane. In the study area, located in the municipality of Santa Rita do Passa Quatro - SP, Brazil. To carry out the study were obtained six orbital images from the satellite Landsat 5 TM sensors in orbit 220 in section 75, the dates of 22/02, 11/04, 29/05, 01/08, 17/08 and 21/11 all in the year 2005, the matching DJ of 53, 101, 149, 213, 229 and 325, respectively. We performed the geometric correction for images, then were generated the letters of albedo, the Normalised Difference Vegetation Index (NDVI), Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI), leaf area Index (LAI), surface temperature (Ts), Long Wave Radiation of Issued and Balance of Radiation (Rn). The estimated values of Rn showed correlations r of 0,994 and 0,984 with data from the stations inthe area sugar cane and cerrado, respectively. It concludes that the proposed methodology of the algorithm SEBAL for estimation of Rn for the two areas, values achieved very consistent and satisfactory for this application. / O sensoriamento remoto é uma ferramenta que tem possibilitado grandes avanços a estudos da agrometeorologia, bem como aplicação a superfícies com diferentes tipos de cobertura, podendo ser utilizado para estimativas do saldo de radiação e suas aplicações. Assim este trabalho objetivou estimar o Balanço de Radiação à Superfície, a partir de dados do sensor Thematic Mapper (TM) do satélite LANDSAT 5, com a utilização do algoritmo SEBAL. Os dados estimados foram comparados com dados de duas estações agrometeorológicas em superfície: uma em região de Cerrado, e outra em Cana-de-Açúcar. A região de estudo fica localizada no município de Santa Rita do Passa Quatro – SP, Brasil. Para a realização do estudo foram obtidas seis imagens orbitais do satélite Landsat 5 sensores TM, na órbita 220 e ponto 75, nas datas de 22/02, 11/04, 29/05, 01/08, 17/08 e 21/11 todas do ano de 2005, a que correspondem aos DJ de 53, 101, 149, 213, 229 e 325, respectivamente. Foram realizadas as correções geométricas para as imagens, em seguida foram geradas as cartas de albedo, Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI), Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI), Índice de Área Foliar (IAF), Temperatura de superfície (Ts), Radiação de OndaLonga Emitida e Saldo de Radiação (Rn). Os valores do Rn estimados apresentaram correlações de r iguais a 0,994 e 0,984 com os dados de superfície das estações da Cana-de-açúcar e Cerrado, respectivamente. Conclui-se que a metodologia proposta do algoritmo SEBAL, para estimativa de Rn para as duas áreas, alcançou valores muito consistentes e satisfatórios para essa aplicação.

Submitted by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2015-08-24T18:45:18Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22974 bytes, checksum: 99c771d9f0b9c46790009b9874d49253 (MD5) Dissertacao_EvapotranspiracaoRegionalUtilizando.pdf: 2819806 bytes, checksum: 832e6d56e6ea933acaf7df6dc5ac22db (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Rosa Silva (arosa@ufpa.br) on 2015-09-01T12:53:36Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22974 bytes, checksum: 99c771d9f0b9c46790009b9874d49253 (MD5) Dissertacao_EvapotranspiracaoRegionalUtilizando.pdf: 2819806 bytes, checksum: 832e6d56e6ea933acaf7df6dc5ac22db (MD5) / Made available in DSpace on 2015-09-01T12:53:36Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22974 bytes, checksum: 99c771d9f0b9c46790009b9874d49253 (MD5) Dissertacao_EvapotranspiracaoRegionalUtilizando.pdf: 2819806 bytes, checksum: 832e6d56e6ea933acaf7df6dc5ac22db (MD5) Previous issue date: 2012 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A evapotranspiração (ET) foi espacializada através do algoritmo SEBAL para uma região de floresta primária na Amazônia Oriental (Caxiuanã, Pará). Para tal, utilizaram-se dados observacionais da torre micrometeorológica (localizada no interior desta floresta) em combinação com dados de origem orbital (imagens Modis/Acqua). Os primeiros resultados indicaram que, apesar da superestimativa, o SEBAL reproduz qualitativamente bem o padrão da variabilidade mensal da evapotranspiração para a região, principalmente para os meses da estação seca; em relação ao quantitativo, os resultados revelaram haver necessidade de acurácia no algoritmo. Para isso, calibrou-se o SEBAL a partir do saldo de radiação (Rn), com ajustes no albedo, na emissividade atmosférica e emissividade da superfície. As estimativas de ET geradas a partir deste SEBAL modificado apresentaram melhorias significativas na reprodução da variabilidade diária da evapotranspiração para a região, principalmente nos meses da estação chuvosa. Isto é, os ajustes realizados no algoritmo mostraram que as taxas de ET estimadas tornaram-se muito mais semelhantes às relatadas na literatura para a Amazônia, concordando melhor com a evapotranspiração observada. Através do SEBAL modificado foi possível também mapear o albedo, o saldo de radiação, o NDVI e a própria ET para duas vegetações distintas, encontradas dentro dos limites de Caxiuanã. A estimativa espacial destes parâmetros biofísicos foi coerentemente reproduzida para as duas vegetações, demonstrando que se o SEBAL modificado for aplicado a dados temporal e espacial de alta resolução, esta técnica pode ser rotineiramente utilizada, tornando-se uma ferramenta fundamental no monitoramento de necessidades hídricas e atmosféricas. / The evapotranspiration (ET) was spatialized using SEBAL algorithm for a region of primary forest in the eastern Amazon (Caxiuanã, Pará). To this end, we used observational data of micrometeorológica tower (located in this forest) in combination with orbital source data (Modis/Acqua images). In qualitative terms, the first results indicated that, despite the overestimation, the SEBAL plays well the pattern of variability monthly evapotranspiration for the region, mainly for the months of dry season; as to quantitative terms, the results revealed there’s need for accuracy in the algorithm. Thus, we calibrated the SEBAL from net radiation (Rn), with adjustments in the albedo, atmospheric and surface emissivity. Estimates of ET generated from this modified SEBAL presented significant improvements in reproduction of daily variability of evapotranspiration for the region, especially in the days of the rainy season. That is, the settings made in the algorithm showed that the rates of ET estimated became more similar to those reported in the literature for the Amazon, agreeing better with evapotranspiration observed. Using the modified SEBAL was can also map the albedo, net radiation, NDVI and ET for two distinct vegetation in Caxiuanã. Spatial estimation of biophysical parameters was consistently played for the two vegetation types, demonstrating that if the SEBAL modified is applied to temporal and spatial data of high resolution, this technique can be routinely used, becoming a fundamental tool in the monitoring of atmospheric and water needs.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / This study aimed to estimate the radiation balance terms and the daily evapotranspiration (ET) through (TM) - Landsat 5 images and supplemental data available at a meteorological station located in the study area. The study area occupies part of the municipalities: Poço Redondo city and Canindé do São Francisco city in Sergipe State, as part of the lower São Francisco. Setting up a tributary of the right bank of the São Francisco River. The Jacare River basin rises near the border of Bahia/Sergipe state in Bonito mountain and has a length of 73.5 km Hydrological basin area is 943.9 km2, the perimeter of the area is 142.7 km. Therefore, we used two images obtained from the National Institute for Space Research (INPE) for the day October 17, 1999(day 290) and December 6 (day 341), 2006. The net radiation (Rn) and sensible heat (H) and soil heat (G) and latent heat (LE) fluxes were determined by the algorithm Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL). Examined the observed results that showed an average snapshot (Rn) de 585,1 e 578,7 W/m2 for days 290 and 341 respectively. The density of soil heat flux (G) which was obtained as a function of Rn, surface temperature, albedo, normalized difference vegetation index (NDVI), and parameterization proposed by Bastiaanssen (2000) showed an average of 92.4 and 111.8 W/m2 on days 290 and 341, respectively. The flux density of sensible heat (H) showed an average of 230.5 and 295.6 Wm2 in 290 and 341, respectively. The density of latent heat flux (LE), calculated as the residual energy balance equation showed an average of 260.3 and 169.3 W/m2 on days 290 and 341, respectively. The ET daily showed average values of 2.6 and 1.7 mm.day-1 for days 290 and 341, respectively. / O presente trabalho teve por objetivo estimar os componentes do balanço de radiação (Rn) e a evapotranspiração diária (ET), através de imagens TM - Landsat 5 e dados complementares disponíveis em estação meteorológica localizada na região de estudo. A área estudada ocupa parte dos municípios de Poço Redondo e Canindé do São Francisco no Estado de Sergipe fazendo parte do baixo São Francisco Sergipano, configurando-se num afluente da margem direita do rio São Francisco. O rio Jacaré nasce próximo à fronteira Bahia/Sergipe, na serra do Bonito. A área da bacia é de 943,98 km2 e o perímetro da área é de 142,77 km. Foram utilizadas duas imagens para os dias 17 de outubro de 1999 (dia 290) e 07 de dezembro de 2006 (dia 341). O saldo de radiação (Rn) e os fluxos de calor sensível (H) e calor no solo (G) e calor latente (LE) foram determinados por meio do algoritmo Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL). Pelos resultados, observou-se que o Rn instantâneo apresentou na área de estudo médias de 585,1 e 578,7 W/m2, para os dias 290 e 341, respectivamente. A densidade de fluxo de calor no solo (G), que foi obtido em função de Rn, temperatura da superfície, albedo, Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) e parametrização proposta por Bastiaanssen (2000), apresentou médias de 92,5 e 111,8 W/m2 nos dias 290 e 341, respectivamente. A densidade de fluxo de calor sensível (H) apresentou médias de 230,5 e 295,6 W/m2 nos 290 e 341, respectivamente. A densidade de fluxo de calor latente (LE), calculado como resíduo da equação do balanço de energia, apresentou médias de 260,3 e 169,3 W/m2, nos dias 290 e 341, respectivamente. A ET diária apresentou valores médios de 2,6 e 1,7 mm.dia-1, para os dias 290 e 341, respectivamente.