Estimativa dos componentes do balanço de energia e da evapotranspiração em plantios de eucalipto utilizando o algoritmo sebal e imagem landsat 5 - TM

Menezes, Sady Júnior Martins da Costa de; Sediyama, Gilberto Chohaku; Soares, Vicente Paulo; Gleriani, José Marinaldo; Andrade, Ricardo Guimarães

doi:10.1590/s0100-67622011000400009

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“…However, there was a tendency for a higher radiation balance in the areas occupied by Eucalyptus and forest and lower values in pasture and sugarcane. Menezes et al [54] found the same behavior and obtained values of radiation balance for areas of Eucalyptus and forest in Southeastern Brazil that corroborate this tendency and also the dependence of net radiation with incident solar radiation, since the authors measured a value corresponding to twice the solar radiation of our study and also reported double the balance of radiation obtained here. Gomes et al [55] found average values of net radiation for sugarcane crops, native vegetation (Cerrado), and Eucalyptus of 10.3, 11.4, and 10.8 MJ.day −1 , respectively.…”

Section: Input Parameters Of Safer Algorithmsupporting

confidence: 90%

“…The use of the residual method for surface temperature retrieval (Equation (7)), without the use of the thermal bands currently available by the Sentinel-3 satellite that has a spatial resolution of 1 km, allowed the spatial analysis to be performed with 10 m of spatial resolution as well as the other input parameters. Silviculture and forest presented surface temperatures around 1 K smaller than pasture and sugarcane, agreeing with Meneses et al [54], which also verified the decrease of surface temperature with the expansion of Eucalyptus. Surface temperature is mainly dependent on the absorbed solar radiation, which is converted into heat energy by the transfer of long-wave radiation from their surfaces to the lower atmosphere.…”

Section: Input Parameters Of Safer Algorithmsupporting

confidence: 89%

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Large-Scale Spatial Modeling of Crop Coefficient and Biomass Production in Agroecosystems in Southeast Brazil

2018

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Sentinel-2 images at 10-m resolution were used for modeling crop coefficients and biomass production with the application of the so-called SAFER (Simple Algorithm for Evapotranspiration Retrieving) and Monteith model for biomass production in an area nearby the city of Águas de Santa Bárbara, in the central-western part of São Paulo State, Brazil, which presents a vast agricultural landscape mosaic, to analyze the effects of the end of the recent ENSO's (El Niño-Southern Oscillation) most active period (2016/2017) and its posteriori effects on vegetation (until early 2018). Surface albedo, temperature, net radiation, and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) from the main land uses were extracted to process microclimatic comparisons. Crop coefficient (dimensionless) and biomass production (kg.ha −1 .day −1 ) ranges for the period studied were 0.92-1.35 and 22-104 kg·ha −1 ·day −1 (in the area occupied by sugarcane crop), 0.56-0.94 and 15-73 kg·ha −1 ·day −1 (pasture), 1.17-1.56 and 25-210 kg·ha −1 ·day −1 (silviculture), and 1.05-1.36 and 30-134 kg·ha −1 ·day −1 (forest). According to the spatial and temporal consistencies, and after comparison with previous point and large-scale studies with similar climatic and thermal conditions, the SAFER and Monteith modelsshowed the ability to quantify and differentiate the large-scale crop coefficients and biomass production of different land uses in the southeast Brazil region. The SAFER algorithm with Sentinel-2 images obtained crop coefficients that indicated plant growth stages and local thermohydrological conditions at a 10-m resolution. The results are important for land use, crop yield and reforestation planning, and for water management plans for actual and future water demand scenarios, and this methodology is useful for monitoring rural and water parameters, and for precision agriculture applications.

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Section: Input Parameters Of Safer Algorithmsupporting

confidence: 90%

Section: Input Parameters Of Safer Algorithmsupporting

confidence: 89%

Large-Scale Spatial Modeling of Crop Coefficient and Biomass Production in Agroecosystems in Southeast Brazil

2018

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“…O algoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land), desenvolvido por Bastiaanssen et al (1998aBastiaanssen et al ( , 1998b, tem sido aplicado em diversas pesquisas no Brasil, como na estimativa da água consumida em perímetro irrigado do Semiárido brasileiro , na avaliação de parâmetros biofísicos do Pantanal e em estudos relacionados ao balanço de energia e da evapotranspiração em plantios de eucalipto (Menezes et al, 2011), porém também é promissor em aplicações relacionadas com a estimativa da produtividade agrícola. Bastiaanssen e Ali (2003) acoplaram no SEBAL o modelo de acúmulo de biomassa proposto por Monteith (1972), juntamente com o modelo de eficiência do uso da radiação estruturado por Field et al (1995), com o objetivo de estimar a biomassa acima do solo na bacia Indus no Paquistão; o mesmo foi realizado por Samarasinghe (2003) no Sri Lanka.…”

Section: Introductionunclassified

Estimativa da produtividade da cana-de-açúcar utilizando o Sebal e imagens Landsat

Andrade

Sediyama

Soares³

et al. 2014

Rev. bras. meteorol.

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RESUMOAs técnicas de sensoriamento remoto têm sido muito promissoras para o desenvolvimento de medidas mais confiáveis e economicamente viáveis da produção vegetal em larga escala. O algoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) tem como vantagem a obtenção de parâmetros biofísicos usando imagens de satélite e poucos dados observacionais. Este trabalho objetivou estimar a produtividade da cana-de-açúcar por meio da aplicação do algoritmo SEBAL e de imagens Landsat 5 TM. O estudo foi realizado em plantios de cana-de-açúcar da fazenda Boa Fé, localizada no Triângulo Mineiro, município de Conquista, Minas Gerais. A metodologia utilizada apresentou variação de desempenho nas estimativas de produtividade da cana-de-açúcar de cada gleba, provavelmente em decorrência de influências da dimensão dos talhões e da resolução espacial da imagem, e de variedades e épocas de plantio e colheita da cultura. No entanto, os resultados apontam que a metodologia tem potencial para ser aplicada em áreas extensas com limitada disponibilidade de dados meteorológicos. Palavras-chave: Cana-de-açúcar, Biomassa Vegetal, SEBAL, Sensoriamento Remoto. ABSTRACT: SUGARCANE YIELD ESTIMATES USING SEBAL AND LANDSAT IMAGESRemote sensing techniques have shown very promising results in the development of more trustworthy and economically viable large-scale agricultural production measurements. The Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) has the advantage of obtaining biophysical parameters using satellite images and few observational data. This work aimed to estimate sugarcane production using the SEBAL algorithm and Landsat 5 TM images. It was performed on sugarcane crops at the Boa Fé farm, located in Conquista, MG, Brazil. The used method showed varying performance in the sugarcane production estimates for each plot, probably due to the influences of the size of the plots and the spatial resolution of the image, and of varieties and crop planting and harvest dates. However, the results indicate the method has potential for application on large areas on which there is limited availability of meteorological data.

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“…Os resultados obtidos para saldo de radiação estão de acordo com os reportados na literatura, Menezes et al (2011) O acompanhamento do impacto causado pelas atividades da agricultura irrigada intensiva sob as condições ambientais, em escala regional, é uma tarefa de difícil execução e o algoritmo SEBAL constitui uma importante alternativa nesse tipo de estudo. Entretanto, estudos com algumas culturas importantes no Brasil, nesse caso a soja, são escassos, limitando a comparação entre resultados obtidos em diferentes regiões.…”

Section: Resultsunclassified

Componentes do balanço de energia da soja estimada por meio de imagens via satélite.

Bezerra

Silva

Matos³

et al. 2014

AGRO@MBIENTE

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Resumo -Existem várias formas para mensurar a evapotranspiração, desde formas diretas, com a utilização de lisímetros, a indiretas como proposto por Penman-Montheith. Esses métodos podem ser considerados limitados, porque estimam valores pontuais de evapotranspiração para um local específico e não para uma escala mais ampla. Em uma nova perspectiva de trabalho, o emprego do algoritmo denominado Surface Energy Balance Algorithm for Land -SEBAL possibilita estimar os componentes do balanço de energia e evapotranspiração, fazendo uso apenas das radiâncias espectrais registradas em sensores de satélites e de um conjunto mínimo de dados meteorológicos. Objetivou-se com o presente trabalho estimar as componentes do balanço de energia numa lavoura de soja, a partir do algoritmo SEBAL, e comparar com a calculada usando o modelo de PenmanMonteith-FAO. Foram utilizadas duas imagens (órbita 220 e ponto 69), do Mapeador Temático do Satélite LANDTSAT 5 (TM -LANDSAT 5), composta de sete bandas espectrais, obtidas em datas distintas do ciclo da cultura da soja: 06 de janeiro e 07 de fevereiro de 2011, em que a mesma encontrava-se nos estádios fenológicos V9 e R2, respectivamente. Avaliou-se por meio de erros estatísticos o desempenho do SEBAL em estimar a evapotranspiração (ET), e os resultados se mostraram satisfatórios, quando consideradas as condições atmosféricas estáveis, podendo auxiliar na otimização e racionalização do uso da água. Palavras-chave -Glycine max. Landsat 5. SEBAL.Abstract -There are several ways to measure the evaporation from direct ways, using lysimeters, as proposed by the indirect Penman-Montheith. These methods can be considered limited, since evapotranspiration estimates punctual values to a specific location and not to a larger scale. On a new work perspective, the use of the algorithm termed Surface Energy Balance Algorithm for Land -SEBAL enables to estimate the components of energy balance and evapotranspiration, using only the spectral radiance recorded in satellite sensors and a minimum set meteorological data. This study aimed to estimate the components of energy balance in a soybean crop, from SEBAL algorithm, and to compare it calculated using Penman-Monteith-FAO model. It used two images (path 220 e row 69), from the Thematic Mapper Satellite LANDTSAT 5 (TM -LANDSAT 5), composed of seven spectral bands, obtained at different dates of the cycle of soybean: 06 January and 7 February 2011, in the V9 and R2 growth stages, respectively. It was evaluated through performance statistical errors in estimating the SEBAL evapotranspiration (ET), and the results were satisfactory when considering stable atmospheric conditions and can help in optimization and rationalization of water use.

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Estimativa dos componentes do balanço de energia e da evapotranspiração em plantios de eucalipto utilizando o algoritmo sebal e imagem landsat 5 - TM

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Large-Scale Spatial Modeling of Crop Coefficient and Biomass Production in Agroecosystems in Southeast Brazil

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Estimativa da produtividade da cana-de-açúcar utilizando o Sebal e imagens Landsat

Componentes do balanço de energia da soja estimada por meio de imagens via satélite.

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