Geotecnologias aplicadas à avaliação de parâmetros biofísicos do Pantanal

Abstract

Resumo -O objetivo deste trabalho foi avaliar parâmetros biofísicos de superfície do Bioma Pantanal com a aplicação de geotecnologias. Foram utilizados o algoritmo Sebal ("surface energy balance algorithm for land"), imagens do sensor Modis ("moderate-resolution imaging spectroradiometer") e o mapa de classes de uso e cobertura da terra. Os resultados obtidos para NDVI, temperatura da superfície, albedo, fluxo de calor sensível diário, saldo de radiação diário e evapotranspiração real diária foram consistentes com dados de literatura para os diferentes usos e cobertura da terra, e corroboram a eficiência da capacidade analítica e sinóptica das estimativas do Sebal. Tais resultados mostram o potencial de geotecnologias na implementação de modelos ou algoritmos voltados para a compreensão da dinâmica de processos biofísicos de interação solo-planta-atmosfera do Pantanal.Termos para indexação: balanço de energia, ciclo hidrológico, interação solo-planta-atmosfera, Sebal, uso e cobertura da terra. Geotechnologies applied to the assessment of biophysical parameters of the Pantanal biomeAbstract -The objective of this work was to evaluate surface biophysical parameters of the Pantanal biome, Brazil, by the application of geotechnologies. The Sebal algorithm, Modis imagery, and land use and land cover map were used. The obtained results for NDVI, surface temperature, albedo, daily sensible heat flux, daily net radiation and daily actual evapotranspiration were consistent with literature data for the different land use and land cover classes, and corroborate the analytical and synoptic capacity of Sebal estimates. These results show the potential of geotechnologies in the implementation of models or algorithms developed for the understanding of biophysical process dynamics related to the soil-plant-atmosphere interactions in Pantanal.Index terms: energy balance, hydrological cycle, soil-plant-atmosphere interaction, Sebal, land use and land cover. IntroduçãoVêm crescendo as pressões econômicas, políticas e sociais, para que o aumento da produtividade na região pantaneira seja compatibilizado com a conservação do Pantanal (Santos & Costa, 2002). Esse bioma tem a maior área contínua inundável do planeta, com ciclo de alagamento anual que abrange aproximadamente 30% do seu território.O regime de inundações é o fator ecológico fundamental do Bioma Pantanal, que determina os pulsos de seus principais processos bióticos e abióticos, e as composições específicas das unidades de paisagem (Adami et al., 2008). Além disso, os períodos de seca e cheia influenciam significativamente o balanço de energia e o ciclo hidrológico regional.Estudos relacionados à demanda hídrica em escala regional, que identificam variabilidades espaciais e temporais, são fundamentais no diagnóstico e gerenciamento de bacias hidrográficas. No entanto, em razão da escassez de dados meteorológicos de algumas regiões e da dificuldade de obtenção, de forma representativa, de alguns parâmetros biofísicos de superfície em escala regional, as técnicas de

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

“…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.…”

Analysis of the landscape complexity and heterogeneity of the Pantanal wetland

“…According to Andrade et al (2012), the aforementioned values fit into the class of cerrado/savanna and grasslands, and yet in accordance with Oliveira et al (2012), NDVI values over 0.3 has higher refletance in the infra-red and correspond to healthy vegetation. The sub-regions of Poconé, Canoeira, Paraguai and Aquidauana presented the highest mean values of NDVI, hence they have a higher habitat complexity and consequently higher density of above ground phytomass, an indicator of differentiation in relation to habitat mosaics of the Pantanal (Huete et al, 2002;Giraldelli and Paranhos-Filho, 2006;Andrade et al, 2012;Galvanin et al, 2014). These sub-regions also extrapolate the range of predominant NDVI values.…”

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

“…Santos (2011) observou que os valores estimados pelo algoritmo baseado em técnicas de sensoriamento remoto se mantiveram muito próximos dos valores medidos na torre micrometeorológica através do método da razão de Bowen. Assim, esse mesmo autor e Andrade et al (2012) afirmam que os resultados obtidos com o SEBAL confirmam seu potencial, como ferramenta para auxilio na implementação de modelos e algoritmos, voltados para a compreensão da complexa dinâmica dos processos biofísicos no âmbito da interação solo-planta-atmosfera. …”