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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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede2/5738 |
| Date | 29 January 2008 |
| Creators | GIONGO, Pedro Rogério |
| Contributors | MOURA, Geber Barbosa de Albuquerque, SILVA, Bernardo Barbosa da, PANDORFI, Héliton, AZEVEDO, Marcílio de |
| Publisher | Universidade Federal Rural de Pernambuco, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola, UFRPE, Brasil, Departamento de Engenharia Agrícola |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE, instname:Universidade Federal Rural de Pernambuco, instacron:UFRPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -5347692450416052129, 600, 600, 600, 600, -2862116196355079674, 9185445721588761555, 2075167498588264571 |
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