TEIXEIRA, R. F. B. Inferência do estado geral da umidade superficial do solo pelo índice de seca temperatura-vegetação e por imagens do satélite NOAA-17: aplicações no semiárido do Ceará. 2010. 119 f. Tese (Doutorado em Engenharia Civil: Recursos Hídricos) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2010. / Submitted by Hohana Sanders (hohanasanders@hotmail.com) on 2016-04-28T16:59:13Z
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Previous issue date: 2010-12-17 / The observation of the Earth's surface by satellites orbiting our planet has become commonplace in the contemporary world. Inferences of various environmental variables made from images and satellite data increasingly increase in quality and applicability so that an increasing number of hydrologists, meteorologists, climatologists and other professional and general lay-intensive use of them in studies and research in government policy or decision making. One such variable is the surface soil moisture, which is an important component of the Earth's water cycle, which is essential in many natural environmental processes and whose knowledge is important in the management of water and land resources, agricultural management and modeling of the environment and agriculture. The information derived from satellites, though still present some technical limitations, can greatly facilitate environmental monitoring to become often more agile and more economical than local in situ measurements. In developing countries and limited financial resources, such as ours, the information satellite grows in value. In the state of Ceará, it further emerges because of their economic and social difficulties. In view of this, it is proposed in this paper, the application in this northeastern state of a method of inference, satellite, the general state of surface soil moisture expressed by Drought Temperature-Vegetation Index (ISTV), which is indicative of the degree moisture and is related to it. This index is derived from the combination of information from the Continental Surface Temperature (TSC) and the Vegetation Index Normalized Difference (NDVI), inferred through images in the visible and infrared which can be provided by operational meteorological satellites, polar orbit, such as the NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration, USA). In the method, it was chosen from the literature, a TSC calculation algorithm that presents a certain ease of use, being directly dependent on the vegetation coverage fraction (FCV) and can provide good inferences that temperature. In this algorithm, were tested in an unprecedented way, some different formulations of FCV found in the literature, representing one state of the art in the subject. Were used images from the NOAA-17 satellite, received at FUNCEME, and specific software, this Foundation to process the images and implement the methodology addressed. Some tests were done to two relatively small regions of Ceará semiarid region, especially one comprising the Experimental Basin Aiuaba (BEA), comparing the NOAA-17 satellite information with in situ data (from probes in the soil) and with data coming from the environmental satellite Earth (TSC data available on the Internet) and Aqua (data surface soil moisture). He tried to show the qualitative differences between the mappings obtained from surface soil moisture, and between them and those offered by modeling in general. The results proved promising for use in cearense territory ISTV (in trapezoidal model) by NOAA, with the Kerr algorithm for calculating the TSC and FCV given by Scaled Difference Vegetation Index (SDVI) in order to estimate the overall state of the surface soil moisture over large areas. However, it is recommended rearmost local validation of the method used to detect possible errors or limitations not envisioned in these first tests, aiming its final operational implementation in Ceará and even in the semi-arid Northeast. / A observação da superfície terrestre por meio de satélites em órbita de nosso planeta tornou-se corriqueira no mundo contemporâneo. As inferências de variáveis ambientais diversas feitas a partir de imagens e dados fornecidos por satélites cada vez mais aumentam em qualidade e aplicabilidade de maneira que um número crescente de hidrologistas, meteorologistas, climatologistas e outros profissionais e leigos em geral fazem uso intensivo delas em estudos e pesquisas, em políticas governamentais ou na tomada de decisão. Uma dessas variáveis é a umidade superficial do solo, que representa uma importante componente do ciclo hidrológico terrestre, essencial em vários processos naturais ambientais e cujo conhecimento é importante no gerenciamento dos recursos hídricos e terrestres, gerenciamento agrícola e na modelagem do meio ambiente e agrícola. As informações derivadas de satélites, apesar de ainda apresentarem algumas limitações técnicas, podem facilitar bastante o monitoramento ambiental ao se tornarem, muitas vezes, mais ágeis e mais econômicas do que medições locais in situ. Em países em desenvolvimento e de limitados recursos financeiros, tais como o nosso, a informação por satélites cresce em valor. No Estado do Ceará, isso desponta ainda mais em virtude das suas dificuldades econômicas e sociais. Em vista disso, é proposta, neste trabalho, a aplicação nesse estado do Nordeste de um método de inferência, por satélite, do estado geral da umidade superficial do solo expresso pelo Índice de Seca Temperatura-Vegetação (ISTV), que é indicativo do grau da umidade, estando a ela relacionado. Esse índice é obtido a partir da combinação de informações da Temperatura da Superfície Continental (TSC) e do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (IVDN), inferidos por meio de imagens no visível e no infravermelho que podem ser fornecidas por satélites meteorológicos operacionais, de órbita polar, tais como os da série NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration, EUA). No método, foi escolhido, da literatura científica, um algoritmo de cálculo da TSC que apresenta certa facilidade de uso, sendo diretamente dependente da Fração de Cobertura de Vegetação (FCV) e que pode fornecer boas inferências dessa temperatura. Nesse algoritmo, foram testadas, de forma inédita, algumas diferentes formulações da FCV encontradas na literatura especializada, representando uma delas o estado da arte no assunto. Foram usadas imagens provenientes do satélite NOAA-17, recepcionadas na FUNCEME, e um software específico, dessa Fundação, para se processar as imagens e implementar a metodologia abordada. Alguns testes foram feitos para duas regiões relativamente pequenas do semiárido cearense, com destaque para uma delas englobando a Bacia Experimental de Aiuaba (BEA), comparando-se as informações do satélite NOAA-17 com dados in situ (provenientes de sondas no solo) e com dados advindos dos satélites ambientais Terra (dados de TSC, disponíveis na Internet) e Aqua (dados de umidade superficial do solo). Procurou-se mostrar as diferenças qualitativas entre os mapeamentos obtidos, de umidade superficial do solo, e entre estes e os oferecidos pela modelagem em geral. Os resultados encontrados mostraram-se promissores para a utilização no território cearense do ISTV (no modelo trapezoidal) por meio de satélites NOAA, com o algoritmo de Kerr para o cálculo da TSC e com a FCV dada pelo Scaled Difference Vegetation Index (SDVI), com o fim de se estimar o estado geral da umidade superficial do solo sobre grandes áreas. Entretanto, recomenda-se mais validação local posterior do método usado, para detecção de possíveis erros ou limitações não vislumbradas nestes primeiros testes, visando sua definitiva aplicação operacional no Ceará e mesmo no semiárido do Nordeste.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.ufc.br:riufc/17082 |
Date | 17 December 2010 |
Creators | Teixeira, Raul Fritz Bechtel |
Contributors | Campos, José Nilson Beserra |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | English |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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