Transcript ApresentaonoISA - Área de Engenharia de Recursos Hídricos

Utilização da detecção remota para
estimar a distribuição espacial do balanço
de energia e a evapotranspiração em
regiões semi-áridas
John Cunha
Universidade Federal de Campina Grande
Paraíba, Brasil
Lisboa, 10 de novembro de 2010.
Projeto de Cooperação Internacional
do Semi-Árido (CISA)
• O projeto CISA - Cooperação Internacional do Semi-árido é financiado pelo
Ministério de Ciência e Tecnologia, com recursos do CTHIDRO - Fundo
Setorial de Recursos Hídricos, repassados através da FINEP e CNPq.
• O projeto tem duração de 3 anos e objetiva promover cooperação entre
instituições de pesquisa voltadas para a solução dos problemas gerados pela
escassez de água nas regiões semi-áridas
Países parceiros no projeto
Brasil, Argentina, Cabo Verde, França, Portugal, Estados Unidos
Mais informações
www.cisa.ufpe.br/twiki/bin/view/Cisa/WebHome
www.hidro.ufcg.edu.br/twiki/bin/view/Cisa/
Universidade Federal de Campina
Grande (UFCG)
Figura 1 – Localização da cidade de Campina Grande e UFCG
Mais Informações:
www.ufcg.edu.br
www.hidro.ufcg.edu.br/
Projeto GeoTermal
• Geoprocessamento de dados termais e suas aplicações em
estudos do regime pluviométrico no estado da Paraíba.
• O Projeto tem como objetivo identificar ilhas de calor nos
principais centros urbanos do estado da Paraíba a partir de
imagens do infravermelho termal (temperatura de superfície), em
diferentes épocas e estabelecer correlações com possíveis
alterações do regime pluviométrico destas áreas (e próximo a
estas), utilizando técnicas de sensoriamento remoto e
geoprocessamento
Métodos de estimativa da
evapotranspiração (ET)
• Escala local
•
•
•
•
•
Lisímetros;
Método das correlações turbulentas;
Método do balanço de energia baseado na Razão de Bowen;
Método aerodinâmico;
Balanço hídrico no solo.
• Escala regional
• Utilização de técnicas de sensoriamento remoto baseado em
imagens de satélites.
Princípios básicos
• Sensores remotos
• Sensores aerotransportados
• Técnicas de Processamento Digital de Imagens (PDI)
Satélites
• Satélites que possuam sensores que contenham as bandas de
refletividade e infravermelho termal
•
•
•
•
•
•
Landsat 5 sensor TM
Landsat 7 sensor ETM+
Satélites NOAA sensor AVHRR
Satélite TERRA sensores ASTER e MODIS
Satélite AQUA sensor MODIS
Satélite GOES
Política de dados
• Brasileira - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais-INPE
• Dados Gratuitos
•
•
•
•
Imagens dos satélites
Produtos de sensoriamento remoto
Produtos de Modelos Climáticos
Softwares de Processamento Digital de Imagens (PDI) e de Sistema
de Informações Geográfica (SIG)
Mais informações:
www.inpe.br
Política de dados
• Europa – EUMETSAT
• Projetos EUMETCAST e GEONETCAST
• Dados Gratuitos
•
•
•
•
Imagens de satélites
Produtos de sensoriamento remoto
Produtos de Modelos Climáticos
Softwares de Processamento Digital de Imagens (PDI) e de Sistema
de Informações Geográfica (SIG)
Mais informações:
http://www.eumetsat.int
Softwares
• SPRING – INPE- Brasileiro
• ILWIS – ITC- Holandês
• ERDAS – Software comercial
Algoritmo SEBAL
No SEBAL a evapotranspiração é obtida como resíduo da equação clássica
do balanço de energia à superfície, qual seja:
LE = Rn - H - G
onde Rn é o saldo de radiação, LE a densidade de fluxo de calor latente, H
a densidade de fluxo de calor sensível e G a densidade de fluxo de calor no
solo, todos em W.m-2.
Saldo de Radiação
Radiação de
onda Longa
Radiação de
onda curta
onda curta
Incidente
onda curta
refletida
onda longa
incidente
onda longa
emitida
onda longa
refletida
Superfície vegetada
Saldo de radiação = ganhos - perdas
Figura 2 – Balanço de Radiação na superfície (adaptado de Allen et al., 2002)
Saldo de Radiação
Fluxograma 1 – Etapas para obtenção do Saldo de Radiação (Rn)
Saldo de Radiação
Imagens de satélite (DN)
Banda 1
Banda 2 Banda 3 Banda 4
Banda 5
Banda 6
Figura 3 – Diferentes bandas do satélite LANDSAT
Banda 7
Saldo de Radiação
Imagens de satélite (DN)
.
.
.
Figura 4 - Composição colorida R3G2B1 e extração dos pixels para uma planilha
Saldo de Radiação
Fluxograma 1 – Etapas para obtenção do Saldo de Radiação (Rn)
Saldo de Radiação
Radiância espectral monocromática
L λi
bi  a i
 ai 
ND
255
Tabela 1 - Descrição das bandas do Mapeador Temático (TM) do Landsat 5, com os correspondentes
intervalos de comprimento de onda, coeficientes de calibração (radiância mínima – a e máxima – b),
após 5 de maio de 2003. (Chander & Markham, 2003)
Bandas
Comprimento de Onda
(μm)
Coeficientes de Calibração
(Wm2 sr 1μm1 )
1 (azul)
0,45 – 0,52
-1.52
a
b
193.0
2 (verde)
0,52 – 0,60
-2.84
365.0
3 (vermelho)
0,63 – 0,69
-1.17
264.0
4 (IV-próximo)
0,76 – 0,79
-1.51
221.0
5 (IV-médio)
1,55 – 1,75
-0.37
30.2
6 (IV-termal)
10,4 – 12,5
1.2378
15.303
7 (IV-médio)
2,08 – 2,35
-0.15
16.5
Saldo de Radiação
Radiância espectral monocromática
$n4_Custom_Float + ($n5_Custom_Float - $n4_Custom_Float) * $n20_memory / 255
Figura 5 – Model Maker do Software ERDAS 9.2
Saldo de Radiação
Fluxograma 1 – Etapas para obtenção do Saldo de Radiação (Rn)
Saldo de Radiação
Reflectância planetária
d r  1  0,033cos(DSA.2 / 365)
π . L λi
ρ λi 
k λi . cos Z . d r
cos z  cos(90  E )
Tabela 2 - Descrição das bandas do Mapeador Temático (TM) do Landsat 5, com as correspondentes
irradiâncias espectrais no topo da atmosfera terrestre (TOA) .(Chander & Markham, 2003)
Bandas
Irradiância Espectral no Topo da
Atmosfera
(Wm2μm1 )
1 (azul)
1957
2 (verde)
1826
3 (vermelho)
1554
4 (IV-próximo)
1036
5 (IV-médio)
215,0
6 (IV-termal)
-
7 (IV-médio)
80,67
Saldo de Radiação
Fluxograma 1 – Etapas para obtenção do Saldo de Radiação (Rn)
Saldo de Radiação
Albedo Planetário
αtoa  0,293ρ1  0,274ρ2  0,233ρ3  0,157ρ4  0,033ρ5  0,011ρ7
Albedo da Superfície
α
α toa  α atm
2
τ sw
τsw  0,75 2.105 z
α atm é a da radiação solar refletida pela atmosfera, que varia entre 0,025 e 0,04, mas para o
τ sw
modelo SEBAL é recomendado o uso do valor de 0,03, com base em Bastiaanssen (2000)
é a transmissividade atmosférica que para condições de céu claro, pode ser obtida por (Allen
et al., 2002)
Saldo de Radiação
Fluxograma 1 – Etapas para obtenção do Saldo de Radiação (Rn)
Saldo de Radiação
Índices de Vegetação
Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI)
NDVI 
ρIV  ρV
ρIV  ρV
Índice de Vegetação Ajustado para os Efeitos do Solo (SAVI)
SAVI 
(1 L)(ρIV  ρV )
(L ρIV  ρV )
O seu valor mais frequente de L = 0,5 (Huete &Warrick, 1990; Accioly
et al., 2002; Boegh et al., 2002)
Índice de Área Foliar (IAF)
 0,69 SAVI 
ln

0,59


IAF  
0,91
Saldo de Radiação
Fluxograma 1 – Etapas para obtenção do Saldo de Radiação (Rn)
Saldo de Radiação
Emissividades
Como cada pixel não emite radiação eletromagnética como um corpo negro, há a
necessidade de introduzir a emissividade de cada pixel no domínio espectral da
banda termal , qual seja: 10,4 – 12,5 μm. Por sua vez, quando do cômputo da
radiação de onda longa emitida por cada pixel, há de ser considerada a
emissividade no domínio da banda larga (5 – 100 μm). Segundo Allen et al.
(2002), as emissividades e podem ser obtidas, para NDVI > 0 e IAF < 3, segundo:
ε NB  0,97 0,00331IAF
ε0  0,95 0,01IAF
Para pixels com IAF  3, ε NB  ε0  0,98. Para corpos de água (NDVI < 0), no caso
do lago de Sobradinho e do leite do Rio São Francisco, Silva & Cândido (2004)
utilizaram os valores de 0,99 e 0,985, conforme Allen et al. (2002).
Saldo de Radiação
Fluxograma 1 – Etapas para obtenção do Saldo de Radiação (Rn)
Saldo de Radiação
Temperatura da Superfície
Ts 
K2
 ε NB K 1


ln
 1
 L λ,6

Onde k1  607,76Wm2sr 1μm1 e k2  1260,56K são constantes de calibração da
banda termal do Landsat 5 –TM. (Allen et al., 2002; Silva et al., 2005)
Saldo de Radiação
Fluxograma 1 – Etapas para obtenção do Saldo de Radiação (Rn)
Saldo de Radiação
Radiação de Onda Longa Emitida
R L  ε0 . σ . Ts
4
ε 0 é a emissividade de cada pixel;
σ é a constante de Stefan-Boltzman;
Ts é a temperatura da superfície (K).
(σ  5,67.108 Wm2K4 )
Saldo de Radiação
Fluxograma 1 – Etapas para obtenção do Saldo de Radiação (Rn)
Saldo de Radiação
Radiação de Onda curta incidente
R s  S. cos Z . d r . τ sw
S é a constante solar (1367 w/m²)
Saldo de Radiação
Fluxograma 1 – Etapas para obtenção do Saldo de Radiação (Rn)
Saldo de Radiação
Radiação de onda longa incidente
R L  εa . σ . Ta
4
ε a é a emissividade atmosférica, obtida por:
ε a  0,85.( lnτsw )0,09 (Allen et al., 2002)
Ta é a temperatura do ar (K)
σ
é a constante de Stefan-Boltzman
Saldo de Radiação
Rn  Rs  Rs  RL  RL  (1   o ) RL
Fluxograma 1 – Etapas para obtenção do Saldo de Radiação (Rn)
Algoritmo SEBAL
No SEBAL a evapotranspiração é obtida como resíduo da equação clássica
do balanço de energia à superfície, qual seja:
LE = Rn - H - G
onde Rn é o saldo de radiação, LE a densidade de fluxo de calor latente, H
a densidade de fluxo de calor sensível e G a densidade de fluxo de calor no
solo, todos em W.m-2.
Fluxo de calor no solo
O fluxo de calor no solo (G) pode ser obtido segundo equação empírica
desenvolvida por Bastiaanssen (2000), que representa valores próximos ao meio-dia:


G  Ts(0,0038 0.0074α)(1 0,98NDVI4 ) Rn
Onde é a temperatura da superfície (°C), o albedo da superfície e NDVI o índice de
vegetação da diferença normalizada, todos computados pixel a pixel. Para efeito de
correção dos valores do fluxo de calor no solo para corpos de água (NDVI<0), pode
ser utilizada a seguinte expressão:
G = 0,3Rn, usada por Silva & Cândido (2004) ou G = 0,5Rn, segundo Allen et al.(2002).
Algoritmo SEBAL
No SEBAL a evapotranspiração é obtida como resíduo da equação clássica
do balanço de energia à superfície, qual seja:
LE = Rn - H - G
onde Rn é o saldo de radiação, LE a densidade de fluxo de calor latente, H
a densidade de fluxo de calor sensível e G a densidade de fluxo de calor no
solo, todos em W.m-2.
Fluxo de calor sensível
Equação do Fluxo de calor sensível
H  ρc p
dT 
rah
ρ é a massa específica do ar (1,15 kg m-3)
Cp é o calor específico do ar a pressão constante (1004 J kg-1 K-1)
dT é a diferença da temperatura entre dois níveis Z1 e Z2
rah é a resistência aerodinâmica ao transporte de calor (s/m)
Fluxo de calor sensível
Fluxo de calor sensível
Dados de uma estação agrometeorológica
Dessa forma, obtém-se o coeficiente de rugosidade local em função
da altura média da vegetação segundo equação de Brutsaert (1982):
z 0 m  0,12h
A velocidade de fricção é computada usando o perfil logaritmo do
vento para a condição de estabilidade neutra, qual seja:
u* 
kux
 z 
ln x 
 z0m 
Fluxo de calor sensível
Fluxo de calor sensível
Velocidade do vento a 100 metros
Considerando-se, ainda, a atmosfera em equilíbrio neutro, é estimada a
velocidade do vento ao nível de z = 100 m [ u100 (m/s)], chamada de
blending height, onde se assume que os efeitos da rugosidade da superfície
são desprezíveis, e que é dada pela equação:
u100
 100

ln
z0m 

 u*
k
Fluxo de calor sensível
Fluxo de calor sensível
Velocidade de fricção (u )
*
Com a hipótese de que é constante em toda a cena estudada, pode ser
obtida a velocidade de fricção para cada pixel da imagem, através da
equação:
u* 
ku100
 100 

ln
z
 0m 
onde pode ser obtido em função do SAVI segundo equação desenvolvida
por Bastiaanssen (2000):
z0 m  exp(5,809 5,62SAVI)
Fluxo de calor sensível
Fluxo de calor sensível
Resistência aerodinâmica (rah)
A resistência aerodinâmica é computada admitindo-se a atmosfera em
condição de estabilidade neutra, pela seguinte expressão:
z 
ln 2 
z1 

rah 
u* . k
Onde Z1 e Z2 são as alturas (em metros) acima da superfície.
Fluxo de calor sensível
Fluxo de calor sensível
Pixels “Frio” e “Quente”
O cômputo da diferença de temperatura próxima à superfície dT para cada
pixel é computada pelo SEBAL através de uma relação linear entre dT e
(temperatura da superfície):
dT  a  bTs
onde os coeficientes a e b são obtidos através dos pixels âncoras (quente e
frio).
O pixel “frio” da imagem é escolhido admitindo-se que este se encontra
numa área bem irrigada, onde se assume que o fluxo de calor sensível é
nulo e o fluxo de calor latente LE é dado por:
LEfrio  Rn  G
Fluxo de calor sensível
Pixels “Frio” e “Quente”
Por sua vez, o pixel “quente” é escolhido numa área com grande fração de solo
exposto, onde se assume que o fluxo de calor latente é nulo (LE = 0) e o fluxo
de calor sensível H quente (w/m²) será, portanto, dado por:
Hquente  Rn  G 
ρc p (a bTs )
rah
Fluxo de calor sensível
Fluxo de calor sensível
Equação do Fluxo de calor sensível
H  ρc p
dT 
rah
Pixel “quente”
dT  a  bTs  rah (Rn G) /ρ cp
Pixel “frio”
dT  a  bTs  0
Fluxo de calor sensível
Fluxo de calor sensível
Equação do Fluxo de calor sensível
H  ρc p
a  bTs 
rah
No entanto, os valores obtidos não representam adequadamente o H de
cada pixel e servem, tão somente, como valores iniciais de um processo
iterativo, e que nas etapas seguintes são consideradas, efetivamente, a
condição de estabilidade de cada pixel. Em virtude dos efeitos turbulentos
afetar as condições atmosféricas e a resistência aerodinâmica, aplica-se a
teoria da similaridade de Monin-Obukhov.
Fluxo de calor sensível
Fluxo de calor sensível
Comprimento de Monin-Obukhov
O comprimento de Monin-Obukhov L é utilizado para definir as condições de
estabilidade da atmosfera e é computado em função dos fluxos de calor
sensível e de momentum pela seguinte expressão:
3
L
ρc p u* Ts
kgH
onde ρ é a densidade do ar, Cp é o calor especifico do ar, u* é a da
velocidade de fricção de cada pixel , Ts é a temperatura da superfície (K), g é
o módulo do campo gravitacional terrestre (9,81 m/s) e H é o fluxo de calor
sensível (w/m²) , obtido inicialmente considerando a condição de
neutralidade.
Os valores de L definem as condições de estabilidade da seguinte forma: se L
< 0, a atmosfera é considerada instável; se L > 0, a atmosfera é considerada
estável e se L = 0 a atmosfera é considerada neutra.
Fluxo de calor sensível
Comprimento de Monin-Obukhov
1) Se L<0 (condição de instabilidade):
ψ m (100 m)
ψ h (2 m)
 1  x (100 m) 2 
 1  x (100 m) 
  2 arctg(x
  ln
 2 ln
(100 m) )  0,5 π


2
2




 1  x (2 m)2 

 2 ln


2


 1  x (0,1m) 2 

ψ h (0,1m)  2 ln


2


Onde:
x (100 m)
100 

 1  16

L 

0,25
2

x (2 m)  1  16 
L

0,25
0,1

x (0,1m)  1  16 
L 

0,25
.
Fluxo de calor sensível
Comprimento de Monin-Obukhov
2) Se L>0 (condição de estabilidade):
 100
ψ m(100 m)  5

 L 
2
ψ m(2 m)  5 
L
3) Se L=0 (condição de neutralidade):
ψm  0
e
ψh  0
 0,1
ψ m(0,1m)  5

 L 
Fluxo de calor sensível
Fluxo de calor sensível
Velocidade de fricção corrigida
u* 
u 100 . k
 100 
  ψ m (100 m)
ln
z
 0m 
Onde u100 é a velocidade do vento a 100 m , k é a constante de von Karman
(0,41), Zom é o coeficiente de rugosidade de cada pixel (m) e ψm (100 m) é a
correção da estabilidade para o transporte de momentum a 100m.
Fluxo de calor sensível
Fluxo de calor sensível
Resistência aerodinâmica ao transporte de calor corrigida
ln
rah 
z2
 ψ h(z 2 )  ψ h(z1 )
z1
u* .k
onde Z1= 2,0 m, Z1 = 0,1 m, e ψ h(z ) e ψh(z ) são as correções de estabilidade
para o transporte de calor a 2,0 m e 0,1 m, respectivamente.
2
1
Após obtidos os valores desses parâmetros, retorna-se ao cômputo da função
da diferença de temperatura, repetindo-se os cálculos mencionados
anteriormente até que se obtenha a convergência dos valores da resistência
aerodinâmica (rah ). Para isto, são em geral necessárias de cinco a sete
iterações para se atingir a convergência do processo.
Fluxo de calor Latente
Fluxo de calor Latente
O fluxo de calor latente LE (w/m²) corresponde ao fluxo de massa (água sob a
forma de vapor) que deixa a superfície, através dos processos evaporação mais
transpiração vegetal, e representa uma grande quantidade de energia invisível,
daí o termo latente. Sua determinação é obtida como resíduo da equação do
Balanço de Energia, qual seja:
LE = Rn – G – H
Onde os fluxos correspondem ao instante da passagem do satélite.
Evapotranspiração Diária
Fração da evapotranspiração (EF instantânea )
FET instantânea 
LE
Rn  G
FETinstantânea  FET24h
(Brutsaert and Sugita, 1992; Crago, 1996),
Fluxo de calor Latente (LE24h)
LE24h  FET24h  Rn24h
Saldo de radiação (Rn24h), da acordo com De Bruin, 1987.
Rn24h  (1   )RS24h 110 w24h
Evapotranspiração Diária
Evapotranspiração real horária (ETr, hora)
ETr , hora  3600 .
LE
L
Onde L = 2,45 x 106 J kg-1
3600, é um fator de conversão do valor instantâneo para valor horário,
conforme equação (Allen et al., 2002a, Trezza, 2002):
Fração da evapotranspiração de referência horária (FET0,hora )
FET0 _ hora 
ETr ,hora
ETo,hora
Onde ET0,hora é a evapotranspiração de referência horária.
Evapotranspiração Diária
De acordo com Trezza (2002) é relativamente constante em todo o período diurno.
FETo,hora  FET0, 24 h 
ETr ,hora
ETo,hora

ETr , 24 h
ETo, 24 h
Dessa forma, a evapotranspiração real diária é calculada pela seguinte
equação:
ETr  FET0,24 .ET0,24
Aplicações
• Área de estudo
Está área caracteriza-se por apresentar vegetação mais susceptível às mudanças
climáticas, respondendo rapidamente à presença ou falta de chuvas. O clima da
região de estudo segundo a classificação de Köppen, é do tipo Aw’- Tropical
quente e úmido.
Matérias
• Duas datas de passagem do satélite LANDSAT 5 sensor TM,
final do período chuvoso e período seco, capturadas nos dias
29 de agosto de 2008 e 01 de novembro de 2008, e a essas
imagens foi aplicado o algoritmo SEBAL.
• Os produtos MODIS, MOD11 A2 e MOD13 Q1, para todo o
ano de 2008.
Matérias
• Elevação - SRTM
Pontos
P1
709
P2
350
P3
477
Elevação (em metros)
P4
P5
P6
P7
284
319
327
420
P8
310
P9
350
P10
288
P11
358
P12
228
Matérias
• Pluviometria para o ano de 2008.
Posto
Pluviométrico
Engenheiro
Ávido
Lagoa de Arroz
Antenor
Navarro
São Gonçalo
Aparecida
Bernadino
Batista
Bom Jesus
Cachoeira dos
Índios
Cajazeiras
Poço José de
Moura
Santa Cruz
Santa Helena
Santarém
São Francisco
Souza
Triunfo
Jan
Mar
Abr
16,8 176,9
462,0
167,5
96,8
13,0
0,0
3,2
0,0
0,0
0,0
275,3 242,4
481,9
295,8
157,7
19,2
28,6
1,1
0,0
0,0
0,0
89,6 1591,6
124,2
71,6
677,1
383,6
137,3
12,0
29,8
6,8
0,0
0,0
0,0
71,4 1513,8
249,8 131,5
214,0 258,8
714,6
529,4
326,8
191,7
327,3
133,2
24,8
37,5
19,8
54,4
5,5
6,6
0,0
0,0
5,6
0,0
0,0
0,0
31,7 1837,4
0,0 1425,6
87,2 149,4
261,6
323,6
95,8
51,0
61,4
11,6
0,0
0,0
0,0
0,0 1041,6
84,1
590,2
348,0
132,1
37,7
19,6
0,0
0,0
0,0
0,0
43,4 1496,5
289,0 245,2
445,0
313,6
187,3
3,4
20,0
0,2
0,0
0,0
0,0
0,0 1503,7
210,9 205,1
590,4
411,4
252,4
38,9
42,0 351,9
0,0
0,0
0,0
53,4 2156,4
49,7
378,7
227,6
67,2
0,0
48,0
9,7
0,0
0,0
0,0
63,5
931,1
52,1
62,3
259,0 200,3
161,2
49,3
79,2
69,6
132,2 162,7
166,6 111,5
482,9
572,5
301,8
384,7
516,6
559,4
315,8
288,8
267,4
261,6
229,2
293,3
181,4
159,8
112,5
94,9
282,6
96,0
45,2
5,8
27,0
15,1
28,2
0,0
59,6
22,9
49,8
55,8
37,5
36,3
29,4
2,6
12,7
18,4
3,0
8,2
0,0
0,0
0,0
1,6
0,0
7,2
0,0
0,0
0,0
0,0
0,0
0,0
0,0
0,0
0,0
0,0
0,0
0,0
4,3
50,8
35,8
5,1
7,0
20,6
1233,0
1562,5
1017,5
986,0
1399,0
1299,1
241,4
86,7
Fev
Maio
Jun
Jul
Ago
Set
Out
Nov
Dez
0,0
Total
936,2
Resultados
Figura 5 – Mapa de NDVI (A) em 29 de agosto de 2008 e (B) em 01 de novembro de 2008
Pontos
29/ago
1/nov
P1
P2
P3
P4
P5
P6
P7
P8
P9
P10
P11
P12
0,624 0,435 0,501 0,380 0,456 0,199 0,495 0,342 0,235 0,203 0,449 0,369
0,368 0,219 0,349 0,257 0,307 0,168 0,250 0,260 0,229 0,186 0,305 0,226
0,410 0,497 0,303 0,324 0,327 0,156 0,495 0,240 0,026 0,084 0,321 0,388
Resultados
Figura 6 – Mapa de temperatura da superfície (A) em 29 de agosto de 2008 e (B) em 01 de
Novembro de 2008
Pontos
29/ago
01/nov.
Temperatura (em °C)
P1
P2
P3
P4
P5
P6
P7
P8
P9
P10
P11
P12
17,17 24,56 21,84 20,11 21,42 26,84 22,29 26,77 25,52 24,65 21,88 23,71
21,94 28,56 24,17 25,52 29,37 30,27 28,11 29,81 30,67 30,68 28,09 29,41
-0,28 -0,16 -0,11 -0,27 -0,37 -0,13 -0,26 -0,11 -0,20 -0,24 -0,28 -0,24
Resultados
Figura 8 – Mapa de albedo da superfície (A) em 29 de agosto de 2008 e (B) em 01 de
novembro de 2008.
Pontos
29/ago.
1/nov.
P1
0,109
0,129
P2
0,118
0,176
P3
0,134
0,153
P4
0,111
0,146
Albedo
P5
P6
0,128 0,178
0,180 0,271
-0,18
-0,49
-0,14
-0,32
-0,41
-0,52
P7
0,133
0,207
P8
0,219
0,281
P9
0,139
0,178
P10
0,196
0,249
P11
0,149
0,216
P12
0,131
0,174
-0,56
-0,28
-0,28
-0,27
-0,45
-0,33
Resultados
Figura 9 – Mapa de saldo d radiação (A) em 29 de agosto de 2008 e (B) em 01 de
novembro de 2008.
Pontos
29/ago
01/nov
P1
669,4
714,3
Saldo de radiação (em W/m2)
P2
P3
P4
P5
P6
P7
P8
P9
P10
P11
P12
615,6 619,4 645,8 624,5 555,9 617,5 518,6 593,6 565,1 605,6 608,3
626,6 675,6 670,9 616,9 527,6 604,6 515,7 612,4 545,1 592,0 621,2
-0,07
-0,02
-0,09
-0,04
0,01
0,05
0,02
0,01
-0,03
0,04
0,02
-0,02
Resultados
Figura 10 – Mapa de fluxo de calor no solo (A) em 29 de agosto de 2008 e (B) em 01 de
novembro de 2008
Pontos
29/ago
01/nov
P1
45,30
73,76
P2
69,56
91,08
P3
63,13
79,70
Fluxo de calor no solo (em W/m2 )
P4
P5
P6
P7
P8
59,32 61,62 74,94 61,79 74,99
83,17 92,63 92,64 88,88 92,53
-0,63
-0,31
-0,26
-0,40
-0,50
-0,24
-0,44
-0,23
P9
72,50
95,92
P10
64,90
94,24
P11
62,79
89,44
P12
67,49
92,64
-0,32
-0,45
-0,42
-0,37
Resultados
Figura 11 – Mapa de fluxo de calor sensível (A) em 29 de agosto de 2008 e (B) em 01 de
novembro de 2008.
Pontos
29/ago
1/nov.
P1
0,0
7,1
P2
51,9
213,4
P3
1,5
53,1
-
-3,1
-34
Fluxo de calor sensível (em W/m2 )
P4
P5
P6
P7
P8
0,0
0,0
119,7
5,9
127,1
92,3 262,8 295,4 196,0 282,5
-
-
-1,5
-32
-1,2
P9
75,2
323,3
P10
49,7
319,7
P11
1,8
199,4
P12
29,2
254,7
-3,3
-5,4
-110
-7,7
Resultados
Figura 12 – Mapa de fluxo de calor Latente (A) em 29 de agosto de 2008 e (B) em 01 de
novembro de 2008.
Pontos
29/ago
1/nov
P1
474,1
633,3
P2
537,2
322,2
P3
529,1
542,9
Fluxo de calor latente (em W/m2 )
P4
P5
P6
P7
P8
436,5 412,9 474,0 537,1 437,3
495,3 265,3 139,6 339,0
94,2
-0,34
0,40
-0,03
-0,13
0,36
0,71
0,37
0,78
P9
513,5
195,6
P10
473,5
131,1
P11
515,5
305,9
P12
529,9
272,5
0,62
0,72
0,41
0,49
Resultados
Figura 12 – Mapa de evapotranspiração real (A) em 29 de agosto de 2008 e (B) em 01 de
novembro de 2008.
Pontos
29/ago
1/nov
P1
6,065
7,032
P2
6,871
3,578
-0,16
0,48
Evapotranspiração (em mm/dia)
P3
P4
P5
P6
P7
6,768 5,583 5,281 6,063 6,870
6,029 5,501 2,946 1,550 3,764
0,11
0,01
0,44
0,74
0,45
P8
5,594
1,046
P9
6,568
2,173
P10
6,056
1,456
P11
6,593
3,397
P12
6,778
3,026
0,81
0,67
0,76
0,48
0,55
Resultados
Figura 5 – Mapa de NDVI (A) em 29 de agosto de 2008 e (B) em 01 de novembro de 2008
Resultados
Figura 4 – Gráfico do NDVI obtido a partir do MODIS e precipitação no tempo, em (A)
ponto 1, em (B) ponto 2, em (C) ponto 3 e em (D) ponto 4
Resultados
Figura 6 – Gráfico da Temperatura da superfície obtido a partir do MODIS e precipitação
no tempo, em (A) ponto 1, em (B) ponto 2, em (C) ponto 3 e em (D) ponto 4.
Comentários finais
• Imagens de satélite com sensores de média resolução.
• Imagens de satélite com alta resolução temporal.
• Investigação de outros algoritmos que possibilite a obtenção
da evapotranspiração.
• Implementação dos algoritmos em Software Livres.
• Validações do resultados obtidos pela técnicas de
processamento digital de imagens.
Obrigado a todos!
Perguntas?