SENSORIAMENTO REMOTO ORBITAL PARA MODELAGEM DA EVAPOTRANSPIRAÇÃO: SÍNTESE TEÓRICA E APLICAÇÕES EM COMPUTAÇÃO NA NUVEM
DOI:
https://doi.org/10.18011/bioeng2021v15n3p425-468Palavras-chave:
Agrometeorologia, Hidrologia, Google Earth Engine, Modelagem, AutomatizaçãoResumo
O objetivo desse artigo de revisão foi compilar os aspectos teóricos e tecnológicos da modelagem de evapotranspiração (ET) baseada em sensoriamento remoto. Levantamos os conceitos termohidrológicos que dão base ao fenômeno da ET, a saber, os fluxos de energia no solo ("termo") e balanço hidrológico. Também apresentamos as principais variantes do conceito de ET. Os modelos baseados em sensoriamento remoto são voltados à ET real. Levantamos os modelos aplicados a imagens de satélite mais difundidos (a serem implementados pelo pesquisador) e apresentamos suas premissas, limitações e oportunidades. Por fim, levantamos bases de dados de ET real já prontas (disponiveis no Google Earth Engine - GEE), e para elas desenvolvemos paineis interativos para extração desses dados. Com esses paineis é possível extrair facilmente séries temporais de ET real e realizar posteriores calibrações com dados de campos.
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Referências
ABATZOGLOU, J.T.; S.Z. DOBROWSKI, S.A.; PARKS, K.C. HEGEWISCH. TerraClimate, a high-resolution global dataset of monthly climate and climatic water balance from 1958–2015. Scientific data, 5: 170191, 2018.
ADORNO, B. V.; BARREIRA, S.; FERREIRA, M. E.; VELOSO, G. A.. Influence of native and exotic tree plantations on biophysical indicators in the Brazilian Savanna. Pesquisa Agropecuária Tropical, 51: e65815, 2021.
ALLEN R.G., TASUMI M., TREZZA R. Satellite-based energy balance for mapping evapotranspiration with internalized calibration (METRIC) model. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 133: 380–394, 2005.
ALLEN, R. G.; MORTON, C.; KAMBLE, B.; KILIC, A.; HUNTINGTON, J.; THAU, D.; GORELICK, S.; ERICKSON, T.; MOORE, R.; TREZZA, R.; RATCLIFFE, I.; ROBISON, C. EEFlux: A Landsat-based Evapotranspiration mapping tool on the Google Earth Engine. Emerging Technologies for Sustainable Irrigation -A Tribute to the Career of Terry Howell, Sr. Conference Proceedings. Anais... In: 2015 ASABE / IA IRRIGATION SYMPOSIUM. American Society of Agricultural and Biological Engineers, 10 nov. 2015. Disponível em: <http://elibrary.asabe.org/abstract.asp?aid=46446&t=3&dabs=Y&redir=&redirType=>. Acesso em: 01 ago. 2021
ALLEN, R. G.; PEREIRA, L. S.; RAES, D.; SMITH, M. Crop evapotranspiration: guidelines for computing crop water requirements. FAO, Irrigation and Drainage Paper, 56. Roma, 1998. 300p.
ALLEN, R.G., M. TASUMI, R. TRESSA. Satellite-based energy balance for mapping evapotranspiration with internalized calibration (METRIC)—Applications. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 133(4): 395–406, 2007a.
ALLEN, R.G., M. TASUMI, R. TREZZA. Satellite-based energy balance for mapping evapotranspiration with internalized calibration (METRIC)—Model. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 133(4): 380–394, 2007b.
AGÊNCIA NACIONAL DE ÁGUAS (ANA). Estimativas de evapotranspiração real por sensoriamento remoto no Brasil. 2020. Disponível em: <http://www.snirh.gov.br/portal/snirh/centrais-de-conteudos/central-de-publicacoes/23-estimativas-de-evapotranspiracao-real-por-sensoriamento-remoto>. Acesso em: 1 ago. 2021.
ARAUJO, L. M.; TEIXEIRA, A. H. C.; BASSOI, L. H. Evapotranspiration and biomass modelling in the Pontal Sul Irrigation Scheme. International Journal Remote Sensing, 1:1–13, 2019.
BASTIAANSSEN, W. G. M.; MENENTI, M.; FEDDES, R. A.; HOLTSLAG, A. M. A remote sensing surface energy balance algorithm for land (SEBAL). 1. Formulation. Journal of Hydrology, 212–213(1-4): 198-212. 1998a.
BASTIAANSSEN, W. G. M.; PELGRUM, H.; WANG, J.; MORENO, J. F.; ROERINK, G. J.; WAL, T. V. A remote sensing surface energy balance algorithm for land (SEBAL). 2. Validation. Journal of Hydrology, 212–213(1-4): 213-229. 1998b.
BEAUDOING, H.; RODELL, M.; NASA/GSFC/HSL. GLDAS Noah Land Surface Model L4 3 hourly 0.25 x 0.25 degree V2.1, Greenbelt, Maryland, USA, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC). 2020a. Disponível em:< https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets/GLDAS_NOAH025_3H_2.1/summary>. Acesso em: 01 ago. 2021.
CHRISTOFOLETTI, A. Modelagem de Sistemas Ambientais. São Paulo, SP:
Edgard Blücher, 1999. 236 p.
COAGUILA, D. N. ; HERNANDEZ, F. B. T. ; TEIXEIRA, A. H. DE C. ; FRANCO, R. A. M.; LEIVAS, J. F. Water productivity using SAFER - Simple Algorithm for Evapotranspiration Retrieving in watershed. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, 21(7): 524-529, 2017.
EBITA, A.; KOBAYASHI, S.; OTA, Y.; MORIYA, M.; KUMABE, R.; ONOGI, K.; HARADA, Y.; YASUI, S.; MIYAOKA, K.; TAKAHASHI, K.; KAMAHORI, H.; KOBAYASHI, C.; ENDO, H.; SOMA, M.; OIKAWA, Y.; ISHIMIZU, T. Japanese 55-year reanalysis "JRA-55": an interim report. Sola, 7: 149-152, 2011.
FILGUEIRAS, R.; MANTOVANI, E. C. .; ALTHOFF, D.; RIBEIRO, R. B.; VENANCIO, L. P.; SANTOS, R. A. Dynamics of actual crop evapotranspiration based in the comparative analysis of SEBAL and METRIC-EEFLUX. Irriga, 1(1): 72–80, 2019.
FIORIO, P. R.; COELHO, R. D.; BARROS, P. P. S.; BONILLA, M. Z.; GADY, A. P. B. Comportamento espectral de folhas da cana-de-açúcar na presença de déficit hídrico. Irriga. 23(3): 609-621, 2018.
HARRIS, I.; OSBORN, T. J.; JONES, P.; LISTER, D. Version 4 of the CRU TS monthly high-resolution gridded multivariate climate dataset. Scientific data, 7(1): 1-18, 2020.
HEALY, R. W. Estimating groundwater recharge. Cambridge University Press, 2010. 245 p.
HEALY, R. W.; COOK, P. G. Using groundwater levels to estimate recharge. Hydrogeology Journal, 10(1): 91-109, 2002.
HERNANDEZ, F. B. T.; TEIXEIRA, A. H. C.; NEALE, C. M. U.; TAGHVAEIAN, S. Determining large scale actual evapotranspiration using agro-meteorological and remote sensing data in the northwest of Sao Paulo state, Brazil. Acta Horticulturae, 1038:263–270, 2014.
JAWAK, S.D.; DEVLIYAL, P.; LUIS, A.J. A Comprehensive Review on Pixel Oriented and Object Oriented Methods for Information Extraction from Remotely Sensed Satellite Images with a Special Emphasis on Cryospheric Applications. Advances in Remote Sensing, 4: 177–195, 2015.
JENSEN, J. R. Remote sensing of vegetation. In. _______. Remote sensing of the environment, an earth resource perspective. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2000. p. 333-377.
KING, A.C.; RAIBER, M.; COX, M.E.; CENDÓN, D.I. Comparison of groundwater recharge estimation techniques in an alluvial aquifer system with an intermittent/ephemeral stream (Queensland, Australia). Hydrogeology Journal, 5(1): 1-19, 2017.
MAGNONI, P.H.J.; SILVA, C.O.F.; MANZIONE, R.L. Groundwater recharge and water table levels modelling using remotely sensed data and cloud-computing. Sustainable Water Resources Management, 6(6): 1-16, 2020.
MCNALLY A.; NASA/GSFC/HSL. FLDAS Noah Land Surface Model L4 Global Monthly 0.1 x 0.1 degree (MERRA-2 and CHIRPS). Greenbelt, MD, USA, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC). 2018. Disponível em:<https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets/FLDAS_NOAH01_C_GL_M_001/summary>. Acesso em: 1 ago. 2020.
MCNALLY, A.; ARSENAULT, K.; KUMAR, S.; SHUKLA, S.; PETERSON, P.; WANG, S.; FUNK, C.; PETERS-LIDARD, C. D.; VERDIN, J. P. A land data assimilation system for sub-Saharan Africa food and water security applications. Scientific data, 4(1): 1-19, 2017.
MINHONI, R. T. A.; PINHEIRO, M. P. M. A.; FILGUEIRAS, R.; ZIMBACK, C. R. L. Sensoriamento remoto aplicado ao monitoramento de macrófitas aquáticas no Reservatório de Barra Bonita, SP. Irriga, 22(2): 330–342, 2017.
MONTEITH, J.L. Evaporation and environment. Symposium of the Society for Experimental Biology, 19: 205-234, 1965.
MU, Q.; ZHAO, M.; RUNNING, S. W. Improvements to a MODIS global terrestrial evapotranspiration algorithm. Remote Sensing of Environment, 115(8): 1781-1800, 2011.
MU, Q.; HEINSCH, F.A.; ZHAO, M.; RUNNING, S.W. Development of a global evapotranspiration algorithm based on MODIS and global meteorology data. Remote Sensing of Environment, 111: 519-536, 2007.
NASA. The Landsat Program. NASA, 2019a. Disponível em: <http://landsat.gsfc.nasa.gov/>. Acesso em: 1 ago. 2021.
NASA. The MODIA Program. NASA, 2019a. Disponível em: <https://modis.gsfc.nasa.gov/>. Acesso em: 1 ago. 2021.
ELNASHAR, A..; WANG, L.; WU, B.; ZHU, W.; ZENG, H. Synthesis of global actual evapotranspiration from 1982 to 2019. Hydrology and Earth Scientifical Data, 13: 447–480, 2021.
RAMOELO, A.; MAJOZI, N.; MATHIEU, R.; JOVANOVIC, N.; NICKLESS, A.; DZIKITI, S. Validation of Global Evapotranspiration Product (MOD16) using Flux Tower Data in the African Savanna, South Africa. Remote Sensing, 6: 7406–7423, 2014.
ONOGI, K.; TSUTSUI, J.; KOIDE, H.; SAKAMOTO, M.; KOBAYASHI, S.; HATSUSHIKA, H.; MATSUMOTO, T.; YAMAZAKI, N.; KAMAHORI, H.; TAKAHASHI, K.; KADOKURA, S.; WADA, K.; KATO, K.; OYAMA, R.; OSE, T.; MANNOJI, N.; TAIRA, R. The JRA-25 reanalysis. Journal of the Meteorological Society of Japan. Ser. II, 85(3): 369-432, 2007.
PEIXOTO, D. W. B.; GUASSELLI, L. A.; PEREIRA FILHO, W. Estimativa de concentração de sedimentos em suspensão a partir de imagens Landsat 8 em PCHs no rio Ivaí-RS. Revista de Geociências - UNESP, 37(1): 147 - 154, 2018.
POLLO, R. A.; SILVA, C. O. F.; CARDOSO, L. G.; LESSA, L. G. F. Fatores de perturbação identificados em área de proteção ambiental Corumbataí-Botucatu-Tejupá, perímetro Botucatu, estado de São Paulo. Raega-O Espaço Geográfico em Análise, 46(1): 204-214, 2019.
REYNOLDS, C. A.; JACKSON, T. J.; RAWLS, W. J. Estimating soil water‐holding capacities by linking the Food and Agriculture Organization soil map of the world with global pedon databases and continuous pedotransfer functions. Water Resources Research, 36(12): 3653-3662, 2000.
RODELL, M.; HOUSER, P. R.; JAMBOR, U.; GOTTSCHALCK, J.; MITCHELL, K.; MENG, C. –J.; ARSENAULT, K.; COSGROVE, B.; RADAKOVICH, J.; BOSILOVICH, M.; ENTIN, J. K.; WALKER, J. P.; LOHMANN, D.; TOLL, D. The global land data assimilation system. Bulletin of the American Meteorological Society, 85(3): 381-394, 2004.
RODELL, M. GLDAS: Project Goals. NASA, 2020. Disponível em: <https://ldas.gsfc.nasa.gov/gldas>. Acesso em: 1 ago. 2021.
SANTOS, J. E. O.; CUNHA, F. F.; FILGUEIRAS, R,.; SILVA, G.H.; TEIXEIRA, A. H. C.; SILVA, F. C. S.; SEDIYAMA, G. C. Performance of SAFER evapotranspiration using missing meteorological data. Agricultural Water Management, 233:1–8, 2020.
SENAY, G.B.; BOHMS, S.; SINGH, R.K.; GOWDA, P.H.; VELPURI, N. M. et al. Operational evapotranspiration mapping using remote sensing and weather datasets: a new parameterization for the SSEB approach. Journal of the American Water Resources Association, 49: 577- 591, 2013.
SENAY, G.B.; FRIEDRICHS, M.; SINGH, R.K.; VELPURI, N.M. Evaluating Landsat 8 evapotranspiration for water use mapping in the Colorado River basin. Remote Sensing of Environment, 185: 171-185, 2016.
SENAY, G. B. Landsat-based illustrative implementation of Satellite Psychrometry for ET Mapping. U.S. Geological Survey data release, 2018. Disponível em: <https://www.usgs.gov/core-science-systems/nli/landsat/landsat-provisional-actual-evapotranspiration/>. Acesso em: 1 ago. 2021.
SHAW, G.A.; BURKE, H.-H.K. Spectral Imaging for Remote Sensing. Linc. Lab. J. 2003, 1, 3–28.
SHIA, C.; WANGA, L. Incorporating spatial information in spectral unmixing: A review. Remote Sensing of Environment, 149: 70–87, 2014.
SHIMABUKURO, Y.E.; SMITH, J.A. The least-squares mixing models to generate fraction images derived from remote sensing multispectral data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 29(1): 16-20, 1991.
SILVA, C. O. F.; MANZIONE, R. L.; ALBUQUERQUE FILHO, J. L. Large-scale spatial modeling of crop coefficient and biomass production in agroecosystems in southeast Brazil. Horticulturae, 4(4): 1–20, 2018a.
SILVA, C. O. F.; MANZIONE, R. L.; TEIXEIRA, A. H. C.. Modelagem espacial da evapotranspiração e produtividade hídrica na porção paulista do afloramento do aquífero Guarani entre 2013 e 2015. Holos Environment, 18(2): 126-140, 2018b
SILVA, C. O. F.; TEIXEIRA, A. H. de C.; MANZIONE, R. L. Agriwater: An R package for spatial modelling of energy balance and actual evapotranspiration using satellite images and agrometeorological data. Environmental Modelling & Software, 120: 104497, 2019a.
SILVA, C. O. F.; MANZIONE, R. L.; ALBUQUERQUE FILHO, J. L. Combining remotely sensed actual evapotranspiration and GIS analysis for groundwater level modeling. Environmental Earth Sciences, 78(15): 462, 2019b.
SILVA, C. O. F.; MANZIONE, R. L.; ALBUQUERQUE FILHO, J. L. Comparison of SAFER and METRIC-based actual evapotranspiration models in a subtropical area of BRAZIL. Irriga, 1(1): 48–55, 2019c.
SILVA, C. O. F.; MANZIONE, R. L. Dinâmica do uso e ocupação da terra na área de proteção ambiental "cuesta" – perímetro Botucatu, SP entre 2000 e 2016. GEOUSP Espaço e Tempo, 23(1): 198-214, 2019d.
SILVA, F.; PESTANA, A.; MARTINS, L. Sensoriamento remoto para detecção de queimadas no cerrado maranhense: uma aplicação no Parque Estadual do Mirador. Revista de Geografia Acadêmica, 13(2): 90-105, 2019.
TATEISH, R., AHN, C.H., Mapping evapotranspiration and water balance for global land surfaces. ISPRS Journal of Photogrametry & Remote Sensing. 51: 209–215, 1996.
TEIXEIRA, A.H, C, BASTIAANSSEN, W.G.M., AHMAD, M.D., MOURA, M.S.B., BOS, M.G. Analysis of energy fluxes and vegetation-atmosphere parameters in irrigated and natural ecosystems of semi-arid Brazil. Journal of Hydrology, 362: 110-127, 2008.
TEIXEIRA, A.H.C. Determining regional actual evapotranspiration of irrigated and natural vegetation in the São Francisco river basin (Brazil) using remote sensing an Penman-Monteith equation. Remote Sensing, 2: 1287-1319, 2010.
TEIXEIRA, A. H. C.; SCHERER-WARREN, M.; HERNANDEZ, F.B.T.; ANDRADE, R.G.; LEIVAS, J.F. Large-Scale Water Productivity Assessments with MODIS Images in a Changing Semi-Arid Environment: A Brazilian Case Study. Remote Sensing, 5: 5783-5804, 2013.
TEIXEIRA, A. H. DE C.; PADOVANI, C. R.; ANDRADE, R. G.; LEIVAS, J. F.;
VICTORIA, D. DE C.; GALDINO, S. Use of MODIS images to quantify the radiation and energy balances in the Brazilian Pantanal. Remote Sensing, 7: 14597-14619, 2015a.
TEIXEIRA, A.H. de C., HERNANDEZ, F.B.T., ANDRADE, R.G., LEIVAS, J.F., VICTORIA, D. de C. BOLFE, E.L. Corn Water Variables Assessments from Earth Observation Data in the São Paulo State, Southeast Brazil. Journal of Hydraulic Engineering, 1: 1-11, 2015b.
TEIXEIRA, A. H. C.; LEIVAS, J. F.; RONQUIM, C. C.; SILVA, G. B.; VICTORIA, D. de C. Energy balances in sugar cane, coffee and natural vegetation in the northeastern side of the São Paulo state, Brazil. Proceedings of SPIE, 9998: 99980M-1 - 99980M-16, 2016.
TEIXEIRA, A. H. C.; REIS, J. B. R. S.; LEIVAS, J. F.; SILVA, G. B.; STRUIVING, T. B. Componentes da produtividade da água modelados por sensoriamento remoto em limoeiros irrigados de Minas Gerais. Agrometeoros, 25: 237-247, 2017.
THORNTHWAITE, C. W. An approach toward a rational classification of climate. Geographical Review, 38: 5 5-94, 1948.
TUCCI, C. E. M.; SILVEIRA A. L. L.; Hidrologia: ciência e aplicação. Porto Alegre, 4º Ed. UFRGD/ABRH, 2015. 944 p.
USGS - United States Geological Survey. The Landsat Program. Washington, DC, 2013. Disponível em: <http://landsat.gsfc.nasa.gov/>. Acesso: 1 ago. 2021.
VAN DER WERFF, H.; VAN DER MEER, F. Sentinel-2 for Mapping Iron Absorption Feature Parameters. Remote Sensing. 7: 12635–12653, 2015.
VERDIN, K.L., GREENLEE, S.K., 1996. Development of continental scale digital elevation models and extraction of hydrographic features. In: Proceedings, Third International Conference/Workshop on Integrating GIS and Environmental Modeling, Santa Fe, New Mexico, 1996.
WANG-ERLANDSSON, L., BASTIAANSSEN, W. G. M., GAO, H., JÄGERMEYR, J., SENAY, G. B., VAN DIJK, A. I. J. M., GUERSCHMAN, J. P., KEYS, P. W., GORDON, L. J., AND SAVENIJE, H. H. G.: Global root zone storage capacity from satellite-based evaporation. Hydrology and Earth System Sciences, 20: 1459–1481, 2016.
WESTERHOFF, R. S. Using uncertainty of Penman and Penman–Monteith methods in combined satellite and ground-based evapotranspiration estimates. Remote Sensing of Environment, 169: 102-112, 2015.
WORDCLIM. Downscaling future and past climate data from GCMs. Disponível em: https://www.worldclim.org/data/downscaling.html. Acesso em: 1 ago. 2021.
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