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RICARDO GUIMARES ANDRADE
APLICAO DO ALGORITMO SEBAL NA ESTIMATIVA DA
EVAPOTRANSPIRAO E DA BIOMASSA ACUMULADA DA CANA-DE-
ACAR
Tese apresentada Universidade Federalde Viosa, como parte das exigncias doPrograma de Ps-Graduao em MeteorologiaAgrcola, para obteno do ttulo de DoctorScientiae
VIOSAMINAS GERAIS BRASIL
2008
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Ficha catalogrfica preparada pela Seo de Catalogao eClassificao da Biblioteca Central da UFV
TAndrade, Ricardo Guimares, 1976-
A553a Aplicao do algaritmo SEBAL na estimativa da2008 evapotranspirao e da biomassa acumulada da cana-
de-acar / Ricardo Guimares Andrade. Viosa, MG,
2008.xxvii, 135f.: il. (algumas col.) ; 29cm.
Inclui apndice.Orientador: Gilberto Chohaku Sediyama.Tese (doutorado) - Universidade Federal de Viosa.Referncias bibliogrficas: f. 115-124.
1. Meteorologia agrcola. 2. Evapotranspirao.3. Recursos hdricos - Desenvolvimento - Aspectosambientais. 4. Cana-de-acar. 5. Biomassa vegetal.6. Sensoriamento remoto. 7. Sistemas de informaogeogrfica. I. Universidade Federal de Viosa. II.Ttulo.
CDD 22.ed. 630.2515
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minha esposa, Cristiana,
Aos meus pais, Benedito (in memoriam) e Marly,
Aos meus irmos,
Aos meus amigos.
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AGRADECIMENTOS
A Deus, que est sobre todas as coisas.
Universidade Federal de Viosa, pela oportunidade e pelos ensinamentos.
Fundao de Amparo a Pesquisa de Minas Gerais, FAPEMIG, pelo
financiamento do projeto de pesquisa.
Coordenao de Aperfeioamento de Pessoal de Nvel Superior, CAPES,
pela concesso da bolsa de doutorado nos dois primeiros anos de realizao da
pesquisa.
Ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Cientfico e Tecnolgico, CNPq,
pela concesso de bolsa de doutorado nos dois ltimos anos da pesquisa.
minha famlia, principalmente aos meus pais, pelo amor e pelo apoio e
estmulo constantes.
Ao Grupo Ma Shou Tao, pela ateno e pelas informaes concedidas.
Ao professor Gilberto C. Sediyama, pela valiosa orientao e pela amizade.
Ao professor Bernardo Barbosa da Silva, pelos constantes esclarecimentos
relacionados a utilizao do SEBAL.
Aos professores Vicente Paulo Soares, Jos Marinaldo Gleriani, Francisco deAssis Carvalho Pinto, pelas sugestes e ensinamentos.
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Aos demais professores e funcionrios do programa de Ps-Graduao em
Meteorologia Agrcola.
Ao Evaldo, Rafael, Andr, Sady, Alexandro, Jonathas e demais colegas, pela
ajuda e convivncia amigvel.
A todos aqueles que, direta ou indiretamente, contriburam para a realizao
deste trabalho.
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BIOGRAFIA
RICARDO GUIMARES ANDRADE, filho de Benedito de Oliveira Andrade
e Marly Guimares Andrade, nasceu em 18 de fevereiro de 1976, em Belo Horizonte,
Estado de Minas Gerais.
Em maio de 2002, concluiu o Curso de Graduao em Engenharia Agrcola pela
Universidade Federal de Viosa - MG.
Em abril de 2004, concluiu o Curso de Ps-Graduao, a nvel de Mestrado, em
Meteorologia Agrcola na Universidade Federal de Viosa, Minas Gerais.
Em agosto de 2004, iniciou o Curso de Ps-Graduao, a nvel de Doutorado,
em Meteorologia Agrcola na Universidade Federal de Viosa, em Viosa, MG,
submetendo-se defesa de tese em junho de 2008.
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CONTEDO
LISTA DE QUADROS .............................................................................................. viii
LISTA DE FIGURAS ................................................................................................. xiiLISTA DE SMBOLOS .............................................................................................. xx
RESUMO .................................................................................................................. xxiv
ABSTRACT ............................................................................................................. xxvi
1. INTRODUO ......................................................................................................... 1
1.2 Objetivos ................................................................................................................ 3
1.3 Hiptese ................................................................................................................. 42. FUNDAMENTAO TERICA ............................................................................ 5
2.1 A cultura da cana-de-acar e sua importncia para o agronegcio brasileiro . 52.1.1 Complexo sucroalcooleiro .............................................................................. 7
2.2. Sensoriamento Remoto ......................................................................................... 82.2.1 Interao da radiao eletromagntica com os alvos ...................................... 9
2.2.1.2 Fatores intrnsecos vegetao .............................................................. 132.2.1.2.1 Interao da REM com a folha ........................................................ 132.2.1.2.2 Interao da REM com o dossel ...................................................... 17
2.2.1.3 Fatores intrnsecos ao solo ..................................................................... 172.2.1.4 Interao da REM com a gua ............................................................... 20
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2.2.2 Aplicaes do sensoriamento remoto ........................................................... 222.2.2.1 Algoritmo SEBAL .................................................................................. 23
2.2.3 Sensor TM (Thematic Mapper) do Landsat 5 ............................................... 282.2.4 Sensor MODIS .............................................................................................. 31
3 MATERIAL E MTODOS ..................................................................................... 34
3.1 rea de estudo ..................................................................................................... 34
3.1 Dados Meteorolgicos ......................................................................................... 36
3.2 Informaes da cultura da cana-de-acar ........................................................ 373.2.1 Tratos culturais .............................................................................................. 40
3.3 Imagens de satlite ............................................................................................... 41
3.4 Algoritmo SEBAL ................................................................................................. 42
3.4.1 Aplicao do SEBAL com imagens TM-Landsat 5 ..................................... 433.4.2 Aplicao do SEBAL com imagens MODIS - Terra .................................... 58
3.5 Obteno da evapotranspirao de referncia (ETo) e da cultura (ETc) ............ 60
3.6 Anlises estatsticas ............................................................................................. 60
4. RESULTADOS E DISCUSSO ............................................................................ 62
4.1 Imagens TM-Landsat 5 ........................................................................................ 624.1.1 Albedo ........................................................................................................... 684.1.2 Temperatura da Superfcie ............................................................................ 73
4.1.3 Saldo de Radiao ......................................................................................... 794.1.4 Fluxo de Calor no Solo ................................................................................. 844.1.5 Fluxo de Calor Sensvel ................................................................................ 884.1.6 Fluxo de Calor Latente .................................................................................. 924.1.7 Evapotranspirao ......................................................................................... 964.1.8 Biomassa ..................................................................................................... 104
4.2 Imagens MODIS-Terra ...................................................................................... 107
5. RESUMOS E CONCLUSES ............................................................................. 112
6. REFERNCIAS BIBLIOGRFICAS ................................................................ 115
Apndice ..................................................................................................................... 125
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LISTA DE QUADROS
Pg.
Quadro 1 Caractersticas orbitais do satlite Landsat 5.................................. 29
Quadro 2 Apresentao das bandas do sensor TM do Landsat 5 com seus
respectivos intervalos espectrais e suas principais caractersticase aplicaes..................................................................................... 30
Quadro 3 Caractersticas gerais do sensor MODIS........................................ 32
Quadro 4 Apresentao das bandas espectrais juntamente com informaesde uso primrio, resoluo espectral, espacial, temporal e faixaimageada pelo sensor MODIS........................................................ 33
Quadro 5 Dados do ciclo, variedade e rea de cada talho das glebas A1,A2, A4, A5, E1 e Piv.................................................................... 39
Quadro 6 Datas de aquisio das imagens do sensor TM do Landsat 5,base/ponto, formato dos arquivos e mdia de gravao dos dadosprocessados pelo INPE................................................................... 41
Quadro 7 Datas de aquisio dos produtos do sensor MODIS com orespectivo formato de arquivo....................................................... 42
Quadro 8 Descrio das bandas do TM - Landsat 5, apresentando oscoeficientes de calibrao (Lmin e Lmax) aps 5 de maio de
2003................................................................................................ 44
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Quadro 9 Valores de albedo (), ndices de vegetao (NDVI e SAVI),emissividades (o), parmetro de rugosidade (zom), velocidade
de frico (u*) e resistncia aerodinmica (rah) obtidos nospixels ncoras de cada imagem TM Landsat 5, emdeterminadas datas, na rea da fazenda Boa F, Conquista,MG............................................................................................... 63
Quadro 10 Valores de temperatura da superfcie (Ts), radiao de ondalonga emitida pela superfcie (RL), saldo de radiao (Rn),fluxos de calor no solo (G), sensvel (H) e latente (LE) obtidosnos pixels ncoras de cada imagem TM Landsat 5, emdeterminadas datas, na rea da fazenda Boa F, Conquista,MG............................................................................................... 64
Quadro 11 Anlises estatsticas de concordncia de Willmott (d), erroabsoluto mdio (EAM), erro padro de estimativa (EPE) e raizdo erro quadrtico mdio (REQM) para os dados de produode biomassa da cana-de-acar da fazenda Boa F nas glebasA1, A4, A5, E1, Piv e para todos os dadosuntos............................................................................................ 107
Quadro 12 Valores de albedo (), ndices de vegetao (NDVI e SAVI),emissividades (o), parmetro de rugosidade (zom), velocidade
de frico (u*) e resistncia aerodinmica (rah) obtidos nospixels ncoras de cada imagem MODIS-Terra, nos meses defevereiro a dezembro de 2005...................................................... 108
Quadro 13 Valores de temperatura da superfcie (Ts), radiao de ondalonga emitida pela superfcie (RL), saldo de radiao (Rn),fluxos de calor no solo (G), sensvel (H) e latente (LE) obtidosnos pixels ncoras de cada imagem MODIS-Terra, nos mesesde fevereiro a dezembro de 2005................................................. 109
Quadro 14 Processo iterativo do dia 14/08/2004 (Imagem TM-Landsat 5)... 126Quadro 15 Processo iterativo do dia 30/08/2004 (Imagem TM-Landsat 5)... 126
Quadro 16 Processo iterativo do dia 22/02/2005 (Imagem TM-Landsat 5)... 126
Quadro 17 Processo iterativo do dia 11/04/2005 (Imagem TM-Landsat 5)... 126
Quadro 18 Processo iterativo do dia 14/06/2005 (Imagem TM-Landsat 5)... 127
Quadro 19 Processo iterativo do dia 01/08/2005 (Imagem TM-Landsat 5)... 127
Quadro 20 Processo iterativo do dia 24/01/2006 (Imagem TM-Landsat 5)... 127
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Quadro 21 Processo iterativo do dia 14/04/2006 (Imagem TM-Landsat 5)... 127
Quadro 22 Processo iterativo do dia 30/04/2006 (Imagem TM-Landsat 5)... 128
Quadro 23 Processo iterativo do dia 16/05/2006 (Imagem TM-Landsat 5)... 128
Quadro 24 Processo iterativo do dia 01/06/2006 (Imagem TM-Landsat 5)... 128
Quadro 25 Processo iterativo do dia 17/06/2006 (Imagem TM-Landsat 5)... 128
Quadro 26 Processo iterativo do dia 03/07/2006 (Imagem TM-Landsat 5)... 129
Quadro 27 Processo iterativo do dia 19/07/2006 (Imagem TM-Landsat 5)... 129
Quadro 28 Processo iterativo do dia 04/08/2006 (Imagem TM-Landsat 5)... 129
Quadro 29 Processo iterativo do dia 05/09/2006 (Imagem TM-Landsat 5)... 129
Quadro 30 Processo iterativo do dia 17/04/2007 (Imagem TM-Landsat 5)... 130
Quadro 31 Processo iterativo do dia 03/05/2007 (Imagem TM-Landsat 5)... 130
Quadro 32 Processo iterativo do dia 04/06/2007 (Imagem TM-Landsat 5)... 130
Quadro 33 Processo iterativo do dia 20/06/2007 (Imagem TM-Landsat 5)... 131
Quadro 34 Processo iterativo do dia 06/07/2007 (Imagem TM-Landsat 5)... 131
Quadro 35 Processo iterativo do dia 07/08/2007 (Imagem TM-Landsat 5)... 131
Quadro 36 Processo iterativo do dia 09/02/2005 (Imagem MODIS-Terra)... 131
Quadro 37 Processo iterativo do dia 23/02/2005 (Imagem MODIS-Terra)... 131
Quadro 38 Processo iterativo do dia 06/03/2005 (Imagem MODIS-Terra)... 132
Quadro 39 Processo iterativo do dia 05/04/2005 (Imagem MODIS-Terra)... 132
Quadro 40 Processo iterativo do dia 12/04/2005 (Imagem MODIS-Terra)... 132
Quadro 41 Processo iterativo do dia 05/05/2005 (Imagem MODIS-Terra)... 132
Quadro 42 Processo iterativo do dia 16/05/2005 (Imagem MODIS-Terra)... 133
Quadro 43 Processo iterativo do dia 08/06/2005 (Imagem MODIS-Terra)... 133
Quadro 44 Processo iterativo do dia 10/06/2005 (Imagem MODIS-Terra)... 133
Quadro 45 Processo iterativo do dia 17/06/2005 (Imagem MODIS-Terra)... 133
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Quadro 46 Processo iterativo do dia 25/06/2005 (Imagem MODIS-Terra)... 133
Quadro 47 Processo iterativo do dia 13/07/2005 (Imagem MODIS-Terra)... 134
Quadro 48 Processo iterativo do dia 02/08/2005 (Imagem MODIS-Terra)... 134
Quadro 49 Processo iterativo do dia 14/08/2005 (Imagem MODIS-Terra)... 134
Quadro 50 Processo iterativo do dia 08/09/2005 (Imagem MODIS-Terra)... 134
Quadro 51 Processo iterativo do dia 21/09/2005 (Imagem MODIS-Terra)... 135
Quadro 52 Processo iterativo do dia 08/10/2005 (Imagem MODIS-Terra)... 135
Quadro 53 Processo iterativo do dia 24/12/2005 (Imagem MODIS-Terra)... 135
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LISTA DE FIGURAS
Pg.
Figura 1 Produo mundial de etanol. Fonte: Elaborao D. L. Gazzoni,http://www.biodieselbr.com/energia/alcool/etanol.htm, acessoem 27 de maro de 2008................................................................. 7
Figura 2 Espectro de radiao eletromagntica. Fonte: LEB (2008)............ 9
Figura 3 Interaes bsicas entre a radiao eletromagntica (energia) e asuperfcie de um corpo dgua. Adaptado de Lillesand e Kiefer(1987).............................................................................................. 10
Figura 4 Curvas de Reflectncia Espectral de alguns materiais. Fonte:LEB (2008)..................................................................................... 11
Figura 5 Fatores que influenciam a resposta espectral dos dossis. Fonte:Moreira (2000)................................................................................ 12
Figura 6 Curva de reflectncia tpica de uma folha verde. Fonte: Fonte:Adaptado de Novo (1992).............................................................. 13
Figura 7 (a) Efeito na reflectncia do infravermelho prximo devido asubstituio de ar por lquido no interior das folhas de algodo,(b) Corte transversal da folha apresentando os possveiscaminhos da radiao na faixa do infravermelho prximo. Fonte:Adaptado de Gausman (1974) e NAS (1970)................................. 14
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Figura 8 (a) Reflectncia de folhas de citrus jovens e maduras, (b) Curvasda reflectncia espectral, obtidas em folhas de milho com
diferentes contedos de gua. Fonte: Adaptado de Gausman(1974) e Moreira (2005)................................................................. 15
Figura 9 Efeito da deficincia de nitrognio na reflectncia das folhas desweet pepper(pimento doce). Fonte: Adaptado de NAS(1970).............................................................................................. 16
Figura 10 Comportamento de quatro dossis vegetais com diferentesquantidades de folhas verdes. Fonte: Kuntschik (2004)................. 17
Figura 11 Curva de reflectncia espectral do solo exposto e seco. Adaptado
de Lillesand e Kiefer (2004)........................................................... 18
Figura 12 Relao entre o contedo de matria orgnica e a reflectncia.Adaptado de Hoffer (1978)............................................................. 20
Figura 13 Comportamento espectral da gua em seus diferentes estadosfsicos. (Adaptado de Novo, 1992)................................................. 21
Figura 14 Localizao e visualizao da sede da fazenda Boa F,pertencente ao Grupo Ma Shou Tao. Fonte: Adaptado de GrupoMa Shou Tao (2008)....................................................................... 35
Figura 15 Precipitao mdia mensal (mm), temperatura mdia mensal(oC) e nebulosidade do municpio de Uberaba-MG, obtida denormais climatolgicas (1961 a 1990) do Departamento
acional de Meteorologia.............................................................. 36
Figura 16 Plataforma de Coleta de Dados (PCD) do municpio deMiguelpolis-SP. Fonte: CPTEC................................................... 37
Figura 17 Imagem mostrando, espacialmente, a localizao dos municpios
de Miguelpolis-SP, Uberaba-MG e da fazenda Boa F. Fonte:Google Earth................................................................................... 37
Figura 18 Localizao das glebas de plantio da cana-de-acar na fazendaBoa F, com os respectivos nmeros de cada talho...................... 38
Figura 19 (a) Cana-planta da gleba A1 (plantio em 25/10/2006, VariedadeRB 86-7515), (b) Cana-planta da gleba A1 (plantio em05/03/2007, Variedade RB 85-5453), (c) Cana-planta da gleba
piv (plantio em 10/08/2006, Variedade RB 86-7515), (d) Cana-
planta da Gleba A2 (plantio 31/03/2007, Variedade RB 81-3250), (e) Cana-planta da Gleba A5 (plantio 24/04/2007,Variedade RB 85-5536), (f) Palhada da cana na Gleba A6............ 40
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Figura 20 Fluxograma para estimativa do saldo de radiao. Fonte:Adaptado de Allen et al. (2002)...................................................... 45
Figura 21 Fluxograma do processo iterativo para o clculo do fluxo decalor sensvel (H). Fonte: Adaptado de Allen et al. (2002)............ 55
Figura 22 Vizualizao dos Tiles selecionados (a) e da janela principaldo software MRT - Modis Reprojection Tool................................ 59
Figura 23 Valores de NDVI mximos, mnimos e mdios obtidos deimagens do sensor TM do Landsat 5, para a rea da fazenda BoaF em determinadas datas dos anos de 2004, 2005, 2006 e 2007.. 65
Figura 24 Ilustrao das glebas de plantio na fazenda Boa F, Conquista,
MG.................................................................................................. 66
Figura 25 Imagens do sensor TM do Landsat 5, na composio RGB dasbandas 3,2,1, mostrando a delimitao da rea da fazenda Boa Fnos dias 14/08/2004 (a), 30/08/2004 (b), 22/02/2005 (c),11/04/2005 (d), 14/06/2005 (e), 01/08/2005 (f), 24/01/2006 (g),14/04/2006 (h), 30/04/2006 (i), 16/05/2006 (j), 01/06/2006 (l),17/06/2006 (m), 03/07/2006 (n), 19/07/2006 (o), 04/08/2006 (p),05/09/2006 (q)................................................................................ 67
Figura 26 Imagens do sensor TM do Landsat 5, na composio RGB dasbandas 3,2,1, mostrando a delimitao da rea da fazenda Boa Fnos dias 17/04/2007 (a), 03/05/2007 (b), 04/06/2007 (c),20/06/2007 (d), 06/07/2007 (e), 07/08/2007 (f)............................. 68
Figura 27 Albedo mximo mnimo e mdio da rea da fazenda Boa F, nomunicpio de Conquista-MG, para imagens TM-Landsat 5 entreos anos de 2004 a 2007................................................................... 69
Figura 28 Albedo da superfcie territorial da fazenda Boa F, obtido pormeio de imagens do sensor TM do Landsat 5 para as datas: (a)
14/08/2004, (b) 30/08/2004, (c) 22/02/2005, (d) 11/04/2005, (e)14/06/2005, (f) 01/08/2005, (g) 24/01/2006, (h) 14/04/2006, (i)30/04/2006...................................................................................... 71
Figura 29 Albedo da superfcie territorial da fazenda Boa F, obtido pormeio de imagens do sensor TM do Landsat 5 para as datas: (a)16/05/2006, (b) 01/06/2006, (c) 17/06/2006, (d) 03/07/2006, (e)19/07/2006, (f) 04/08/2006, (g) 05/09/2006, (h) 17/04/2007, (i)03/05/2007...................................................................................... 72
Figura 30 Albedo da superfcie territorial da fazenda Boa F, obtido pormeio de imagens do sensor TM do Landsat 5 para as datas: (a)04/06/2007, (b) 20/06/2007, (c) 06/07/2007, (d) 07/08/2007......... 73
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Figura 31 Temperatura mxima, mnima e mdia da superfcie territorial dafazenda Boa F, no municpio de Conquista-MG, para imagens
TM-Landsat 5 entre os anos de 2004 a 2007.................................. 75Figura 32 Temperatura (kelvin) da superfcie territorial da fazenda Boa F,
obtido por meio de imagens do sensor TM do Landsat 5 para asdatas: (a) 14/08/2004, (b) 30/08/2004, (c) 22/02/2005, (d)11/04/2005, (e) 14/06/2005, (f) 01/08/2005, (g) 24/01/2006, (h)14/04/2006, (i) 30/04/2006............................................................. 76
Figura 33 Temperatura (kelvin) da superfcie territorial da fazenda Boa F,obtido por meio de imagens do sensor TM do Landsat 5 para asdatas: (a) 16/05/2006, (b) 01/06/2006, (c) 17/06/2006, (d)
03/07/2006, (e) 19/07/2006, (f) 04/08/2006, (g) 05/09/2006, (h)17/04/2007, (i) 03/05/2007............................................................. 77
Figura 34 Temperatura (kelvin) da superfcie territorial da fazenda Boa F,obtido por meio de imagens do sensor TM do Landsat 5 para asdatas: (a) 04/06/2007, (b) 20/06/2007, (c) 06/07/2007, (d)07/08/2007...................................................................................... 78
Figura 35 Regresso linear entre a temperatura da superfcie (Ts) e o ndicede vegetao da diferena normalizada (NDVI), levando em
considerao 2792 pixels TM-Landsat 5 nos limites territoriaisda fazenda Boa F........................................................................... 79
Figura 36 Saldo de radiao mximo, mnimo e mdio da superfcieterritorial da fazenda Boa F, no municpio de Conquista-MG,
para imagens TM-Landsat 5 entre os anos de 2004 a 2007............ 80
Figura 37 Saldo de radiao (W m-2) da superfcie territorial da fazendaBoa F, obtido por meio de imagens do sensor TM do Landsat 5
para as datas: (a) 14/08/2004, (b) 30/08/2004, (c) 22/02/2005, (d)
11/04/2005, (e) 14/06/2005, (f) 01/08/2005, (g) 24/01/2006, (h)14/04/2006, (i) 30/04/2006............................................................. 82
Figura 38 Saldo de radiao (W m-2) da superfcie territorial da fazendaBoa F, obtido por meio de imagens do sensor TM do Landsat 5
para as datas: (a) 16/05/2006, (b) 01/06/2006, (c) 17/06/2006, (d)03/07/2006, (e) 19/07/2006, (f) 04/08/2006, (g) 05/09/2006, (h)17/04/2007, (i) 03/05/2007............................................................. 83
Figura 39 Saldo de radiao (W m-2) da superfcie territorial da fazendaBoa F, obtido por meio de imagens do sensor TM do Landsat 5
para as datas: (a) 04/06/2007, (b) 20/06/2007, (c) 06/07/2007, (d)07/08/2007...................................................................................... 84
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Figura 40 Fluxo de calor no solo mximo, mnimo e mdio da superfcieterritorial da fazenda Boa F, no municpio de Conquista-MG,
para imagens TM-Landsat 5 entre os anos de 2004 a 2007............ 85
Figura 41 Fluxo de calor no solo (W m-2) da superfcie territorial dafazenda Boa F, obtido por meio de imagens do sensor TM doLandsat 5 para as datas: (a) 14/08/2004, (b) 30/08/2004, (c)22/02/2005, (d) 11/04/2005, (e) 14/06/2005, (f) 01/08/2005, (g)24/01/2006, (h) 14/04/2006, (i) 30/04/2006................................... 86
Figura 42 Fluxo de calor no solo (W m-2) da superfcie territorial dafazenda Boa F, obtido por meio de imagens do sensor TM doLandsat 5 para as datas: (a) 16/05/2006, (b) 01/06/2006, (c)17/06/2006, (d) 03/07/2006, (e) 19/07/2006, (f) 04/08/2006, (g)05/09/2006, (h) 17/04/2007, (i) 03/05/2007................................... 87
Figura 43 Fluxo de calor no solo (W m-2) da superfcie territorial dafazenda Boa F, obtido por meio de imagens do sensor TM doLandsat 5 para as datas: (a) 04/06/2007, (b) 20/06/2007, (c)06/07/2007, (d) 07/08/2007............................................................ 88
Figura 44 Fluxo de calor sensvel mximo, mnimo e mdio da superfcieterritorial da fazenda Boa F, no municpio de Conquista-MG,
para imagens TM-Landsat 5 entre os anos de 2004 a 2007............ 89
Figura 45 Fluxo de calor sensvel (W m-2) da superfcie territorial dafazenda Boa F, obtido por meio de imagens do sensor TM doLandsat 5 para as datas: (a) 14/08/2004, (b) 30/08/2004, (c)22/02/2005, (d) 11/04/2005, (e) 14/06/2005, (f) 01/08/2005, (g)24/01/2006, (h) 14/04/2006, (i) 30/04/2006................................... 90
Figura 46 Fluxo de calor sensvel (W m-2) da superfcie territorial dafazenda Boa F, obtido por meio de imagens do sensor TM doLandsat 5 para as datas: (a) 16/05/2006, (b) 01/06/2006, (c)
17/06/2006, (d) 03/07/2006, (e) 19/07/2006, (f) 04/08/2006, (g)05/09/2006, (h) 17/04/2007, (i) 03/05/2007................................... 91
Figura 47 Fluxo de calor sensvel (W m-2) da superfcie territorial dafazenda Boa F, obtido por meio de imagens do sensor TM doLandsat 5 para as datas: (a) 04/06/2007, (b) 20/06/2007, (c)06/07/2007, (d) 07/08/2007............................................................ 92
Figura 48 Fluxo de calor latente mximo, mnimo e mdio da superfcieterritorial da fazenda Boa F, no municpio de Conquista-MG,
para imagens TM-Landsat 5 entre os anos de 2004 a 2007............ 93
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Figura 49 Fluxo de calor latente (W m-2) da superfcie territorial da fazendaBoa F, obtido por meio de imagens do sensor TM do Landsat 5
para as datas: (a) 14/08/2004, (b) 30/08/2004, (c) 22/02/2005, (d)11/04/2005, (e) 14/06/2005, (f) 01/08/2005, (g) 24/01/2006, (h)14/04/2006, (i) 30/04/2006............................................................. 94
Figura 50 Fluxo de calor latente (W m-2) da superfcie territorial da fazendaBoa F, obtido por meio de imagens do sensor TM do Landsat 5
para as datas: (a) 16/05/2006, (b) 01/06/2006, (c) 17/06/2006, (d)03/07/2006, (e) 19/07/2006, (f) 04/08/2006, (g) 05/09/2006, (h)17/04/2007, (i) 03/05/2007............................................................. 95
Figura 51 Fluxo de calor latente (W m-2) da superfcie territorial da fazenda
Boa F, obtido por meio de imagens do sensor TM do Landsat 5para as datas: (a) 04/06/2007, (b) 20/06/2007, (c) 06/07/2007, (d)07/08/2007...................................................................................... 96
Figura 52 Evapotranspirao diria (mm d-1) da superfcie territorial dafazenda Boa F, obtido por meio de imagens do sensor TM doLandsat 5 para as datas: (a) 14/08/2004, (b) 30/08/2004, (c)22/02/2005, (d) 11/04/2005, (e) 14/06/2005, (f) 01/08/2005, (g)24/01/2006, (h) 14/04/2006, (i) 30/04/2006................................... 98
Figura 53 Evapotranspirao diria (mm d-1
) da superfcie territorial dafazenda Boa F, obtido por meio de imagens do sensor TM doLandsat 5 para as datas: (a) 16/05/2006, (b) 01/06/2006, (c)17/06/2006, (d) 03/07/2006, (e) 19/07/2006, (f) 04/08/2006, (g)05/09/2006, (h) 17/04/2007, (i) 03/05/2007................................... 99
Figura 54 Evapotranspirao diria (mm d-1) da superfcie territorial dafazenda Boa F, obtido por meio de imagens do sensor TM doLandsat 5 para as datas: (a) 04/06/2007, (b) 20/06/2007, (c)06/07/2007, (d) 07/08/2007............................................................ 100
Figura 55 Evapotranspirao de referncia (ETo) (mtodo FAO 56),evapotranspirao da cultura (ETc) e valores deevapotranspirao real obtida por meio do algoritmo SEBAL
para a cultura da cana-de-acar da gleba E1 (talhes 1, 2, 3, 4 e7)..................................................................................................... 101
Figura 56 Evapotranspirao de referncia (ETo) (mtodo FAO 56),evapotranspirao da cultura (ETc) e valores deevapotranspirao real obtida por meio do algoritmo SEBAL
para a cultura da cana-de-acar da gleba Piv (talhes P1, P2 eP3)................................................................................................... 101
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Figura 57 Evapotranspirao de referncia (ETo) (mtodo FAO 56),evapotranspirao da cultura (ETc) e valores deevapotranspirao real obtida por meio do algoritmo SEBAL
para a cultura da cana-de-acar da gleba A1 (talhes 1 a 10)...... 102Figura 58 Evapotranspirao de referncia (ETo) (mtodo FAO 56),
evapotranspirao da cultura (ETc) e valores deevapotranspirao real obtida por meio do algoritmo SEBAL
para a cultura da cana-de-acar da gleba A2 (talhes 1 e 2)........ 102
Figura 59 Evapotranspirao de referncia (ETo) (mtodo FAO 56),evapotranspirao da cultura (ETc) e valores deevapotranspirao real obtida por meio do algoritmo SEBAL
para a cultura da cana-de-acar da gleba A4 (talhes 1 a 4)........ 103
Figura 60 Evapotranspirao de referncia (ETo) (mtodo FAO 56),evapotranspirao da cultura (ETc) e valores deevapotranspirao real obtida por meio do algoritmo SEBAL
para a cultura da cana-de-acar da gleba A5 (talhes 22, 23 e24)................................................................................................... 103
Figura 61 Valores comparativos entre a produo medida e a estimada pormeio do SEBAL para os talhes da gleba A1................................ 104
Figura 62 Valores comparativos entre a produo medida e a estimada pormeio do SEBAL para os talhes da gleba A4................................ 105
Figura 63 Valores comparativos entre a produo medida e a estimada pormeio do SEBAL para os talhes da gleba A5................................ 105
Figura 64 Valores comparativos entre a produo medida e a estimada pormeio do SEBAL para os talhes da gleba E1................................. 106
Figura 65 Valores comparativos entre a produo medida e a estimada pormeio do SEBAL para os talhes da gleba piv.............................. 106
Figura 66 Evapotranspirao diria (mm d-1) da superfcie territorial dafazenda Boa F, obtido por meio de imagens do sensor MODIS-Terra para as datas: (a) 09/02/2005, (b) 23/02/2005, (c)06/03/2005, (d) 05/04/2005, (e) 12/04/2005, (f) 05/05/2005, (g)16/05/2005, (h) 08/06/2005, (i) 10/06/2005................................... 110
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Figura 67 Evapotranspirao diria (mm d-1) da superfcie territorial dafazenda Boa F, obtido por meio de imagens do sensor MODIS-
Terra para as datas: (a) 17/06/2005, (b) 25/06/2005, (c)13/07/2005, (d) 02/08/2005, (e) 14/08/2005, (f) 08/09/2005, (g)21/09/2005, (h) 08/10/2005, (i) 24/12/2005................................... 111
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LISTA DE SMBOLOS
LE Fluxo de calor latente (W m-2);
G Fluxo de calor no solo (W m
-2
);H Fluxo de calor sensvel (W m-2);
Rn Saldo de radiao (W m-2);
Rs Radiao de onda curta incidente (Wm-2);
RL Radiao de onda longa incidente (Wm-2);
RL Radiao de onda longa emitida pela superfcie (Wm-2);
ND mero digital;
Li Radincia espectral (W m-2sr-1m-1);
z ngulo zenital solar (rad);
Ei Irradincia solar espectral no topo da atmosfera (W m-2m-1);
dr Distncia relativa terra-sol (UA);
TOA Albedo planetrio ou albedo no topo da atmosfera (admensional); Albedo de superfcie ou albedo corrigido (admensional);
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Lmax Radincias espectrais mximas (W m-2sr-1m-1);
Lmin Radincias espectrais mnimas (W m-2sr-1m-1);
i Reflectncia espectral (admensional);
p Radiao solar refletida pela atmosfera (admensional);
sw Transmissividade atmosfrica (admensional);
za Altitude (m);
NDVI ormalized Diference Vegetation Index, ndice de vegetao ddiferena normalizada;
SAVI Soil Adjusted Vegetation Index, ndice de Vegetao Ajustado para oSolo;
IAF ndice de rea Foliar (m2de folha/m2de solo);
K1e K2 Constantes de calibrao da banda termal do TM-Landsat 5;
NB Emissividade da superfcie (admensional) no domnio espectral dbanda termal do TM-Landsat 5;
0 Emissividade da superfcie (admensional) na faixa do comprimento deonda de 6 m a 14 m;
a Emissividade atmosfrica (admensional);
Ts Temperatura da superfcie (kelvin);
Constante de Stefan-Boltzmann (5,67 x 10-8W m-2 K-4);
GSC Constante solar (1367 W m-2);
zom inicial Parmetro de rugosidade inicial (m);zom Parmetro de rugosidade (m);
h Altura mdia da vegetao (m);
u* Velocidade de frico (m s-1);
z1e z2 Alturas de 0,1 m e 2,0 m;
k Constante de von Karman (0,41);
u2 Velocidade do vento (m s-1) na altura (z2) de 2,0 m;
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Eficincia do uso da radiao (g MJ-1);
* Mxima eficincia do uso da radiao (g MJ-1);
ETc Evapotranspirao da cultura (mm d-1);
ET (Sebal) Evapotranspirao real da cultura obtida por meio do Sebal (mm d-1);
ET0 Evapotranspirao de referncia (mm d-1);
Biototal Biomassa total acumulada (kg m-2);
Ic ndice de colheita (admensional);
Yc Produtividade da cultura (kg m-2);
d Coeficiente de concordncia de Willmott;
EAM Erro absoluto mdio;
EPE Erro padro de estimativa;
REQM Raiz do erro quadrtico mdio;
Pi Isimo valor estimado;
Oi Isimo valor observado;
O Valor mdio observado;
N mero de dados analisados;
GMT Greenwich Mean Time, Tempo Mdio de Greenwich.
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RESUMO
ANDRADE, Ricardo Guimares, D. Sc., Universidade Federal de Viosa, junho de2008. Aplicao do algoritmo SEBAL na estimativa da evapotranspirao e dabiomassa acumulada da cana-de-acar. Orientador: Gilberto ChohakuSediyama. Co-orientadores: Vicente Paulo Soares, Jos Marinaldo Gleriani eFrancisco de Assis Carvalho Pinto.
A crescente presso sobre os recursos hdricos requer cada vez mais o
conhecimento de onde, quando e como a gua est sendo utilizada. fundamental,
portanto, conhecer a demanda evapotranspiromtrica regional, uma vez que, a
evapotranspirao (ET) representa, aproximadamente, 75% do total da precipitao
que ocorre sobre superfcies continentais. Entretanto, a ET altamente varivel notempo e no espao. Essas informaes geralmente revelam aspectos indispensveis no
planejamento e manejo de recursos hdricos, principalmente em locais onde a
produo agrcola irrigada representa uma grande porcentagem da economia regional.
Nesse sentido, metodologias que utilizam tcnicas de sensoriamento remoto se
destacam pela capacidade de cobertura em reas extensas. Nesse estudo, imagens
orbitais dos sensores MODIS-Terra e TM-Landsat 5 foram utilizadas para aplicao
do Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) na obteno dos fluxos de
energia superfcie, e por conseguinte, na determinao da ET e da produo de
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biomassa da cana-de-acar na fazenda Boa F, localizada no Tringulo Mineiro, mais
especificamente no municpio de Conquista, Minas Gerais. Os resultados obtidos
demonstraram que o algoritmo SEBAL teve bom desempenho em escala regional na
estimativa dos fluxos de energia e produo de biomassa da cultura da cana-de-acar,
com potenciais para ser aplicado em reas onde a disponibilidade de dados
meteorolgicos so limitantes.
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ABSTRACT
ANDRADE, Ricardo Guimares, D. Sc., Universidade Federal de Viosa, June, 2008.Application of SEBAL to estimate evapotranspiration rate and biomassaccumulation for sugarcane. Adviser: Gilberto C. Sediyama. Co-Advisers:
Vicente Paulo Soares, Jos Marinaldo Gleriani and Francisco de Assis CarvalhoPinto.
The growing demand for water resources requires the knowledge of where,
when and how water is being utilized. It is, therefore, fundamental to understand and
determine the regional water evapotranspirometric demand, since evapotranspiration
(ET) accounts for, approximately, 75% of the total rainfall occurring on the continental
surfaces. ET is highly dependent on and variable in time and space. Such information
generally reveals important aspects for water resources planning and management,
mainly in places where irrigated agricultural production accounts for a large
percentage of the regional economy. Thus, methodologies using remote sensing stand
out for their capabilities to cover extensive areas. This study utilized orbital images of
MODIS-Terra and TM-Landsat 5 sensors to apply the Surface Energy Balance
Algorithm for Land (SEBAL) for obtaining the energy fluxes on the surface and
consequently to determine the ET rates and sugarcane biomass production at Boa FFarm, located at the Tringulo Mineiromunicipality of Conquista, Minas Gerais. The
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results obtained showed that SEBAL has shown a good performance at regional scale
in estimating the energy fluxes and biomass production of sugarcane plantation, with
potential to be applied in areas with limiting availability of meteorological data.
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1. INTRODUO
O Brasil o maior produtor mundial de cana-de-acar, seguido por ndia e
Austrlia. Segundo a Companhia Nacional de Abastecimento (CONAB), a safra
2006/2007 foi de 474,8 milhes de toneladas. E, estima-se que a safra 2007/2008 teraumento de 11,2 %. No ano de 2007 foram plantados 6,6 milhes de hectares de cana-
de-acar e a tendncia nos prximos anos de expanso das fronteiras de plantios,
devido aos incentivos do governo para a produo de combustveis renovveis e
menos poluentes.
No entanto, o aumento da demanda hdrica em uma mesma bacia, no apenas
pela maior rea ocupada pelos canaviais, mas tambm por outras culturas e consumos
diversos (residencial, industrial, comercial, etc.) pode ser fonte de conflitos no futuro,
proporcionando limitaes na produo. Assim, torna-se fundamental a otimizao do
consumo dgua, favorecendo o aumento da produo da cultura por unidade de gua
consumida, o que contribui para uma gesto equilibrada, observando os preceitos da
sustentabilidade.
Uma vez que a evapotranspirao (ET) representa, aproximadamente, 75% do
total precipitado sobre superfcies continentais (Costa, 1997), o seu monitoramento e
mapeamento em escala regional permitem aos tcnicos decidirem: (i) onde, quando e
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quanto de gua passou atmosfera por ET; (ii) avaliar o comportamento e os efeitos
do estresse hdrico das culturas; (iii) acompanhar melhor o desempenho de sistemas de
irrigao; e (iv) auxiliar nas predies climticas. Porm, a ET uma funo complexa
das propriedades do solo, das condies atmosfricas, do uso do solo, da vegetao e
da topografia, sendo influenciada por estes parmetros no espao e no tempo. Assim,
torna-se difcil estim-la ou medi-la, representativamente, em escala regional
(Compaor et al. 2008).
Nesse sentido, tem crescido o nmero de pesquisas que empregam tcnicas de
sensoriamento remoto na identificao de reas de cultivo, bem como, na estimativa de
parmetros biofsicos a serem utilizados em modelos de crescimento, produtividade,balano hdrico, etc.
O algoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) foi
formulado por Bastiaanssen et al. (1998a) e possibilita a estimativa do fluxo de calor
latente (LE) como um resduo da equao clssica do balano de energia. Ele
constitudo, quase que totalmente, por parametrizaes fsicas bem estabelecidas e
pouco complexas, sendo que do total de passos existentes, poucos so aqueles que
envolvem parametrizaes empricas.
As caractersticas do SEBAL fazem dele uma opo promissora para a
estimativa dos componentes do balano de energia por sensoriamento remoto,
possuindo a flexibilidade para que sejam acoplados outros modelos como o que foi
desenvolvido por Monteith em 1972 para a estimativa da produo de biomassa das
culturas.
Visto que a produo ou rendimento das culturas um elemento fundamental
do desenvolvimento rural e um indicador para segurana alimentar de um pas, o
monitoramento do crescimento da cultura e a avaliao das relaes entre o acmulo
de biomassa e processos hidrolgicos so essenciais no sentido de se obter um manejo
otimizado dos recursos hdricos. Alm disso, a predio da produo agrcola alguns
meses antes da colheita, pode ter importncia relevante quando se trata do comrcio e
escoamento da produo, auxiliando na tomada de deciso e diminuindo os impactos
negativos na economia.
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A aplicao do SEBALtem sido realizada extensivamente em regies da sia,
frica, Amrica do Norte e Europa, que possuem diferentes caractersticas climticas,
com resultados animadores. Entretanto, na Amrica do Sul, existem relatos da
utilizao do SEBALna Argentina, Venezuela e no Brasil. Contudo a aplicao desse
algoritmo na Amrica do Sul deve ser mais bem estudada, visto que ainda so poucos
os resultados conclusivos na estimativa da evapotranspirao e da biomassa
acumulada.
1.2 Objetivos
Estimar os componentes do balano de energia, e ento, determinar a
evapotranspirao diria e o acmulo de biomassa da cana-de-acar por
meio do algoritmo SEBAL e imagens do sensor TM - Landsat 5.
Estimar a evapotranspirao diria por meio do algoritmo SEBAL e
imagens do sensor MODIS;
Comparar a evapotranspirao diria estimada por meio do algoritmo
SEBAL e imagens do sensor TM - Landsat 5 com a evapotranspirao
diria estimada por meio do modelo de Penman-Monteith.
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1.3 Hiptese
possvel obter a evapotranspirao e a biomassa em escala regional
com a utilizao de tcnicas de sensoriamento remoto e o algoritmo
SEBAL, de forma a contribuir significativamente para a gesto dos
recursos hdricos e estimativa da produtividade da cana-de-acar em
locais onde a disponibilidade de dados meteorolgicos so limitantes.
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2. FUNDAMENTAO TERICA
2.1 A cultura da cana-de-acar e sua importncia para o agronegcio
brasileiro
A cana-de-acar (Saccharumspp) uma gramnea semi-perene pertencente
famliaPoaceaee que tem suas origens na sia, provalmente na Nova Guin. A maior
parte da cana-de-acar comercial produzida entre as latitudes 35N e 30S. A
cultura desenvolve-se bem sob estao quente e longa com incidncia de radiao alta
e umidade relativa adequada, seguida de perodo seco, ensolarado e medianamente
frio, porm sem geadas, durante a maturao e a colheita. A tempertura tima (Ttima)
para a brotao (germinao) das gemas de 32C a 38C. A Ttimapara o crescimento
otimizado est entre 22C e 30C. A temperatura mnima de aproximadamente 20C.
Entretanto, para a maturao, so desejveis temperaturas relativamente baixas, na
faixa de 10C a 20C (Doorenbos & Kassan, 1979). Em temperturas acima de 38C a
planta no cresce (Santos, 2001).
O ciclo evolutivo da cultura pode ser de 12 meses (cana de ano - CA) e 18
meses (cana de ano e meio - CAM) em cana-planta. Aps o primeiro corte o ciclo
passa a ser de 12 meses para todas as variedades. Podem ser feitos cinco ou mais
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cortes, porm a cada ciclo deve-se investir significativamente em insumos e tratos
culturais para manter a produtividade (Fortes, 2003).
A cana-de-acar desenvolve bem em solos arejados com mais de 1,0 m de
profundidade, sendo que o enraizamento profundo pode chegar at 5,0 m. O lenol
fretico deve estar de 1,5 a 2,0 m da superfcie e o pH timo do solo em torno de 6,5,
com possibilidades de desenvolvimento em solos com pH entre 5 e 8,5. Ela uma
cultura moderadamente sensvel salidade e possui grandes exigncias de nitrognio e
potssio com baixa necessidade de fsforo. No amadurecimento, o teor de nitrognio
no solo deve ser menor para possibilitar boa recuperao de acar, principalmente
quando o perodo de maturao de clima mido e quente (Doorenbos & Kassan,1979).
Por ser uma planta com metabolismo C4, o ponto de saturao de luz elevado
e varia dependendo da cultivar. A radiao solar afeta todos os estdios de
desenvolvimento da cultura. Com isso, quando a cana-de-acar est submetida a
baixas luminosidades os colmos apresentam-se finos e alongados e as plantas
acumulam menos matria seca (Lucchesi, 1995). Santos (2001) cita que a radiao
solar, tanto em intensidade como em durao (fotoperodo), muito importante na fase
de perfilhamento, por favorecer a produo de substncias reguladoras do crescimento,
e na fase de maturao, para enriquecer os colmos com sacarose. Fortes (2003) cita
que a disposio vertical das folhas em relao ao colmo, e o alto ndice de rea foliar
(rea de folhas por rea de solo), no qual pode chegar a 7, favorece o aumento da
capacidade fotossinttica, pois proporciona maior incidncia da luz no dossel da
cultura, que geralmente possui alta densidade populacional.
A disponibilidade de gua no solo governa a produo vegetal, assim sua falta
ou excesso afetam de maneira decisiva o desenvolvimento das plantas, pois alteram a
absoro dos nutrientes e da prpria gua. Segundo Maule et al. (2001) a cana-de-
acar apresenta elevado consumo de gua, necessitando de 250 partes de gua para
formar uma parte de matria seca na planta. Alm disso, Delgado-Rojas e Barbieri
(1999) citam que o valor da gua prontamente disponvel (APD) para cana-de-acar
de 68% da capacidade de gua disponvel (CAD).
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2.1.1 Complexo sucroalcooleiro
O Brasil o principal produtor e exportador mundial de cana-de-acar,
seguido por ndia e Austrlia. Segundo informaes do Instituto de Pesquisa
Econmica Aplicada (IPEA), o agronegcio brasileiro representou aproximadamente
34% do produto interno bruto (PIB), em 2007 as exportaes deste setor totalizaram
US$ 58,415 bilhes, dos quais 11,3% so pertencentes ao complexo sucroalcooleiro.
Segundo dados da Companhia Nacional de Abastecimento (CONAB), a safra da cana-
de-acar 2006/2007 foi de 474,8 milhes de toneladas, dos quais foram produzidos
aproximadamente 30,2 milhes de toneladas de acar e 17,5 bilhes de litros delcool. No ano de 2007 foram exportados aproximadamente 19,4 milhes de toneladas
de acar e 3,6 bilhes de litros de lcool. Na Figura 1 tem-se a evoluo da produo
de etanol do ano de 1975 a 2005.
Figura 1 - Produo mundial de etanol. Fonte: Elaborao D. L. Gazzoni,http://www.biodieselbr.com/energia/alcool/etanol.htm, acesso em 27 demaro de 2008.
A primeira estimativa da produo nacional da cana-de-acar realizada pela
CONAB para a safra 2007/2008 de 527,98 milhes de toneladas, superior safrapassada em 11,20% (53,18 milhes de toneladas). Desse total, 87,43% (461,63
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milhes de toneladas) so produzidas na regio Centro-Sul e 12,57% (66,34 milhes
de toneladas) nas regies Norte e Nordeste. A rea atual ocupada com essa cultura de
6,6 milhes de hectares, superior em 7,40% (456,9 mil hectares) safra anterior. Desse
total, 82,49% (5,46 milhes de hectares) so cultivados na regio Centro-Sul e os
17,51% (1,16 milhes de hectares) restantes, nas regies Norte e Nordeste.
O Estado de So Paulo disparado o maior produtor de cana-de-acar, tendo
produzido 59% da produo nacional (284,8 milhes de toneladas) na safra
2006/2007. No entanto, Estados como: Paran, Minas Gerais, Alagoas, Pernambuco,
entre outros, tambm merecem destaque.
Em Minas Gerais, o setor do agronegcio no ano de 2007 representou cerca de31 % do PIB total do Estado. Nos ltimos seis anos, a produo de cana-de-acar
cresceu 90% e j representa 7% do PIB agrcola mineiro. Dados da CONAB revelam
que na safra 2006/2007 foram produzidos 33,558 milhes de toneladas de cana-de-
acar e estima-se que para a safra 2007/2008 sejam produzidos 40,962 milhes de
toneladas, sendo 36,748 milhes de toneladas destinadas indstria sucroalcooleira.
2.2. Sensoriamento Remoto
O sensoriamento remoto definido como a cincia e a arte de obter
informaes sobre um objeto, rea ou fenmeno atravs da anlise de dados obtidos
por um aparelho que no esteja em contato com o objeto, rea ou fenmeno sob
investigao (Lillesand et al., 2004). As informaes podem ser obtidas a nvel
terrestre, suborbital (areo) e orbital, de acordo com a distncia entre o objeto de
interesse e o sensor (Arajo, 2004).
A energia ou radiao eletromagntica (REM) o elo de ligao entre os
objetos da superfcie terrestre e os sensores remotos. Moreira (2005) cita que existem
diversas denominaes para as REM, nas quais receberam nomes de natureza histrica
ou decorrentes dos processos utilizados na sua produo ou determinao. O conjunto
das freqncias das REM conhecidas forma o espectro eletromagntico, o qual
ordenado em funo do comprimento de onda e da freqncia (Figura 2).
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Figura 2 - Espectro de radiao eletromagntica. Fonte: LEB (2008).
2.2.1 Interao da radiao eletromagntica com os alvos
O entendimento de como se processa as interaes entre a REM e os diversos
alvos (vegetao, gua, solos, etc.) constitui-se em requisito chave para a interpretao
dos dados coletados pelos diferentes sensores (Alvarenga et al., 2003).
Quando a energia ou REM incide sobre uma dada feio na superfcie da terra,
trs interaes fundamentais da energia com a feio so possveis. Isto pode ser
ilustrado na Figura 3 por um elemento do volume de um corpo dgua. Fraes
variveis da energia incidente no elemento so refletidas, absorvidas e, ou,
transmitidas (Lillesand et al., 2004). Aplicando o princpio da conservao da energia,
pode-se descrever a inter-relao entre estas trs interaes de energia como:
( ) ( ) ( ) )( TARI EEEE ++= (3)
Em que, EI a energia incidente; ER a energia refletida; EA a energia
absorvida; e ET a energia transmitida, sendo todos os componentes de energia, uma
funo do comprimento de onda ().
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Figura 3 - Interaes bsicas entre a radiao eletromagntica (energia) e a superfciede um corpo dgua. Fonte: Adaptado de Lillesand et al. (2004).
Na maior parte dos trabalhos de sensoriamento remoto interessa apenas a
resposta da interao da REM com o corpo na forma de reflexo, principalmente para
os sensores que atuam nas regies espectrais do visvel, infravermelho prximo e
mdio (Lillesand et al., 2004). Da, para se estudar um corpo, utiliza-se a equao
anterior expressa da seguinte forma:
[ ])()()()( TAIR EEEE += (4)
Para um dado comprimento de onda () a razo entre a energia total refletida
(ER()) e a incidente (EI()), expressa em porcentagem, denominada reflectncia do
corpo (r(%)), matematicamente:
100)(
)((%)
I
R
E
Er = (5)
Para um mesmo corpo X e nas mesmas condies, a reflexo de cada
comprimento de onda ocorre de forma quase constante. Da, ser comum expressar as
reflexes de diversos comprimentos de onda na forma de grfico. Este tipo de grfico denominado de grfico de reflectncia espectral de X (Lillesand et al., 2004).
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Neste tipo de grfico o eixo das abscissas representa os comprimentos de onda (),
geralmente em micrmetros (m) e o eixo das ordenadas representa a reflectncia
percentual (r %, definida anteriormente).
Como a curva de resposta espectral muitas vezes funo das caractersticas
fsicas e qumicas de um corpo ou feio, permitindo sua identificao, alguns autores
lhe do tambm a denominao de assinatura espectral (Lillesand et al., 2004). Para
comprimentos de onda maiores que 3,0 m tais curvas so s vezes chamadas de
curvas de emitncia espectral de X, em virtude de estar representando a energia
emitida pelo corpo, em lugar da energia refletida.
Embora seja verdade que muitas das feies terrestres apresentem curvas dereflectncia (ou emitncia) espectrais diferentes, mais correto pensar-se em termos
de um padro de resposta espectral do que numa assinatura espectral para aquela
feio. Isto porque a denominao assinatura implicaria na existncia de uma curva
absoluta e nica para a mesma feio o que no sempre verdadeiro. Na Figura 4 tm-
se algumas curvas de reflectncia espectrais de alguns alvos.
Figura 4 - Curvas de Reflectncia Espectral de alguns materiais. Fonte: Liu (2007).
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2.2.1.1 Fatores que influenciam na resposta espectral dos alvos
Existem inmeros fatores que podem influenciar na resposta espectral dos alvos
observados. Esses fatores podem ser separados em dois grupos: fatores relacionados
com a superfcie observada e fatores relacionados com o processo de obteno dos
dados (Galvo et al., 1999), respectivamente, tambm conhecidos como fatores
internos e externos.
Fatores relacionados com a superfcie observada incluem os aspectos
intrnsecos vegetao (associados s caractersticas biofsicas das plantas) e, ou, ao
solo, que influenciam as medies espectrais dos sensores. Fatores relacionados com oprocesso de obteno dos dados envolvem: as caractersticas de construo do sensor,
como a largura e o posicionamento das bandas e a calibrao do equipamento; a
geometria de iluminao do Sol e de visada do sensor e os efeitos atmosfricos como a
absoro e o espalhamento (Figura 5).
Figura 5 - Fatores que influenciam a resposta espectral dos dossis. Fonte: Moreira(2000).
Verstraete et al. (1996) afirmam que o problema fundamental do sensoriamento
remoto est no estabelecimento de at que ponto as medies de radiao feitas no
espao pode prover informaes teis, por exemplo, para a obteno dos fluxos de
energia, o estado e a produtividade das culturas agrcolas, entre outras aplicaes dessa
tecnologia.
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2.2.1.2 Fatores intrnsecos vegetao
2.2.1.2.1 Interao da REM com a folha
A interao da REM com a vegetao se d principalmente nas folhas, rgos
vegetais altamente especializados na absoro da REM, onde ocorre o processo da
fotossntese.
A Figura 6 mostra a curva de reflectncia mdia da vegetao na faixa de 0,3 a
2,5 m.
Figura 6 - Curva de reflectncia tpica de uma folha verde. Fonte: Adaptado de Novo(1992).
A faixa do espectro eletromagntico entre 0,4 e 0,7 m (visvel),
correspondente Radiao Fotossinteticamente Ativa (PAR). utilizada pelas plantas
nos processos fisiolgicos de acmulo de biomassa, sendo esta faixa do espectro
caracterizada pela baixa reflectncia e alta absortncia pelos pigmentos da planta em0,48 m (carotenides) e em 0,62 m (clorofila). Em 0,56 m h um pequeno
aumento do coeficiente de reflectncia, que ocasionado pela reflexo da REM pelas
clorofilas, sendo esta a reflectncia responsvel pela percepo da cor verde da
vegetao. De 0,7 a 1,3 m (infravermelho prximo), h um predomnio dos processos
de reflexo e refraes mltiplas da radiao incidente, nesta faixa do espectro
aproximadamente 45 a 50% da radiao solar que chega superfcie vegetal so
refletidas, 45 a 50% so transmitidas, e pouco menos de 5% so absorvidas, sendo aestrutura interna das folhas o fator que controla este comportamento (Hoffer, 1978).
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O espalhamento da radiao no infravermelho prximo (IVP) utilizado como
um processo de resfriamento da folha, evitando o acmulo de energia no interior da
mesma (Fonseca, 2004).
Gausman (1974) estudou em laboratrio a reflectncia das folhas (citrus,
algodo, milho, espinafre, etc) na faixa do espectro eletromagntico de 0,75 m a 1,35
m. Seus resultados revelaram, que nesta faixa, a radiao espalhada ou refletida
pelas folhas por causa das descontinuidades do ndice de refrao da radiao. A
descontinuidade mais importante ocorre devido a hidratao das paredes das clulas
em espaos de ar intercelular. As descontinuidades do ndice de refrao entre os
componentes celulares (membranas vs. citoplasmas), tambm podem influenciar nareflectncia, no entanto, com menor significncia.
A Figura 7a mostra o efeito da substituio dos espaos de ar por gua e leo de
rcino (mamona) no interior das folhas de algodo (Gossypium hirsutum L.). A
substituio do ar por lquidos (linhas pontilhadas) reduziram a reflectncia quando
comparada com folhas normais. J a Figura 7b ilustra os possveis caminhos para a
interao da radiao com a folha na faixa do IVP.
(a) (b)
Figura 7 - (a) Efeito na reflectncia do infravermelho prximo devido a substituio dear por lquido no interior das folhas de algodo, (b) Corte transversal dafolha apresentando os possveis caminhos da radiao na faixa do
infravermelho prximo. Fonte: Adaptado de Gausman (1974) e NAS (1970).
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Na Figura 7b, uma pequena quantidade da radiao IVP refletida das clulas
da camada superficial; a maior parte transmitida para o mesofilo esponjoso onde os
raios incidem freqentemente nas paredes celulares e so refletidos se os ngulos de
incidncia ficar suficientemente grandes. Geralmente, a transmitncia maior que a
reflectncia em folhas finas, entretanto, em folhas mais grossas a transmitncia
substancialmente menor que a reflectncia (NAS, 1970).
A idade das folhas outro fator que afeta a reflectncia. A influncia da
maturao da folha na reflectncia e na transmitncia est associada com a
compactao da estrutura interna da folha. Folhas jovens possuem poucos espaos de
ar, ao passo que as folhas maduras esponjosa, ou seja, possui muitos espaos de arem seu mesofilo (Gausman, 1974). Com isso, as folhas maduras absorvem 5% a mais
na faixa do visvel e refletem 15% a mais na faixa do IVP (Liu, 2007). Na Figura 8a
tem-se a reflectncia das folhas jovens e maduras das plantas de citrus.
Quando a planta est exposta a algum tipo de estresse ambiental, apresenta
modificaes nos mecanismos de captura da radiao. Como exemplo dessas
modificaes, tem-se na Figura 8b, para folhas de milho, a porcentagem refletida de
acordo com o comprimento de onda e o contedo de gua na folha. Observa-se que
medida que decresce o contedo de gua na folha a curva de reflectncia espectral se
desloca para cima, indicando um aumento na porcentagem refletida.
(a) (b)
Figura 8 - (a) Reflectncia de folhas de citrus jovens e maduras, (b) Curvas dareflectncia espectral, obtidas em folhas de milho com diferentescontedos de gua. Fonte: Adaptado de Gausman (1974) e Moreira(2005).
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No infravermelho mdio (1,3 a 2,4 m) o comportamento espectral da folha
dominado pela forte absoro da gua no interior dos tecidos da folha, que ocorre em
1,40 e 1,90 m, enquanto que os picos de reflectncia ocorrem aproximadamente em
1,6 e 2,2 m. Com o aumento do contedo de gua h um decrscimo da reflectncia
nesta regio do espectro (Hoffer, 1978).
O poder reflectivo das folhas tambm pode ser alterado pelas deficincias de
nutrientes. Segundo Moreira (2005), a deficincia de nutrientes na planta, em geral,
provocada pela escassez do solo em elementos essenciais a um bom desenvolvimento
desta. Alm disso, relata que a deficincia nutricional o principal fator que induz afolha ao envelhecimento. Se a planta submetida ao estresse nutricional, os nutrientes
contidos nas folhas mais velhas deslocam-se para as mais novas, provocando a morte
prematura das mais velhas. Na Figura 9, so apresentadas a reflectncia das folhas de
pimento doce, nas quais exibem diferentes graus de deficincia de nitrogno. As
folhas com deficincia de nitrognio contm relativamente baixa clorofila; elas so
geralmente menores e contm mais gua por unidade de matria seca do que as folhas
normais. A reflectncia na faixa visvel do espectro (0,4 a 0,7 m) aumenta medida
que os sintomas da deficincia de nitrognio tornam-se mais pronunciados. Isto est
associado com o contedo de clorofila mais baixo das folhas deficientes em nitrognio
(NAS, 1970).
Figura 9 - Efeito da deficincia de nitrognio na reflectncia das folhas de sweetpepper(pimento doce). Fonte: Adaptado de NAS (1970).
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2.2.1.2.2 Interao da REM com o dossel
O dossel vegetativo o conjunto de todas as copas da vegetao, numa
determinada rea, independentemente da espcie (Moreira, 2005). A refletividade do
dossel pode ser alterada pela heterogeneidade, arquitetura (distribuio, densidade,
orientao, formato e tamanho das folhas, altura da planta, dimetro das copas),
salinidade do solo, condio hdrica e nutricional, e pelo ndice de rea foliar (IAF).
Conforme representado na Figura 10, medida que aumenta o IAF, a
reflectncia na faixa do visvel diminui, enquanto que no IVP aumenta. A linha azul
escura exemplifica o comportamento espectral de um dossel com poucas folhas verdes.
As linhas azul claro, verde e vermelho representam dossis com quantidades cada vezmaiores de folhas verdes.
Figura 10 - Comportamento de quatro dossis vegetais com diferentes quantidades defolhas verdes. Fonte: Kuntschik (2004).
A radincia medida por meio de sensores remotos sobre superfcie de solos comvegetao uma combinao de contribuies do solo e da vegetao. Quando
parmetros da vegetao so determinados por meio de medies no topo do dossel,
devem ser desenvolvidos mtodos para minimizar a contribuio do solo.
2.2.1.3 Fatores intrnsecos ao solo
O solo pode ser definido como um corpo natural da superfcie terrestre cujaspropriedades so devidas aos efeitos integrados do clima e dos organismos vivos
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(plantas e animais) sobre o material de origem, condicionado pelo relevo durante um
perodo de tempo. Os parmetros do solo que influenciam a radiao refletida da
superfcie so vrios, porm a literatura cita como mais importantes os xidos de ferro,
a umidade, a matria orgnica, a granulometria, a mineralogia da argila e o material de
origem (Moreira, 2005).
Primeiramente, de acordo com Lillesand et al. (2004), deve-se enfatizar que as
interaes da REM com o solo apenas ocorrem nas formas descritas, para solo nu,
exposto, sem cobertura vegetal ou mesmo sem uma delgada lmina dgua. De modo
geral, isto , para todos os solos, a reflectncia espectral aumenta com o aumento do
comprimento de onda, principalmente nas faixas espectrais do visvel e doinfravermelho prximo. Para os solos no ocorre a frao de radiao transmitida, ou
seja, a REM incidente toda refletida, e, ou absorvida. As principais causas
condicionantes da reflectncia espectral dos solos j so bastante conhecidas, sendo
suas interrelaes menos complexas que na vegetao. A Figura 11 mostra a curva do
solo exposto e seco.
Figura 11 - Curva de reflectncia espectral do solo exposto e seco. Adaptado deLillesand et al. (2004).
A presena de umidade diminui a reflectncia do solo. Da mesma forma que
ocorre com a vegetao, esse efeito tem seu mximo nas bandas de absoro dgua de
1,4; 1,9 e 2,7 m.
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O contedo de umidade est fortemente relacionado textura do solo. Solos
pobres e arenosos normalmente possuem boa drenagem, resultando em baixo contedo
de umidade e reflectncia relativamente alta. Solos de textura fina e de drenagem
precria geralmente apresentam baixa reflectncia (Pereira, 1997). A textura
(proporo de argila, silte e areia) interfere na reflectncia em todos os comprimentos
de onda, tanto devido sua influncia na capacidade de reteno de gua como pelo
tamanho das partculas propriamente. Solos de textura mais fina, argiloso, possue
maior rea total de superfcie, tendo, em conseqncia, maior poder de reteno de
gua do que um solo mais arenoso e, com isso reflete menos se estiver mido. Mas, ao
contrrio, se um solo estiver com baixo teor de umidade, e se outros fatores foremmantidos constantes, medida que o tamanho das partculas diminurem, a superfcie
do solo se tornar mais lisa e mais radiao incidente ser refletida (Lillesand et al.,
2004).
Os xidos de ferro, dependendo do tipo e da quantidade relativa, influenciam na
cor dos solos, isto , do aos solos a cor correspondente ao xido. Por exemplo, solos
ricos em hematita (Fe2O3) so de colorao vermelha, por causa da cor da hematita.
Geralmente, xidos de ferro absorvem bastante REM na faixa do IVP (com mximo de
absoro em torno de 0,9 m). A quantidade de REM absorvida depende da
quantidade do xido de ferro (Moreira, 2005).
Liu (2007) cita que a reflectncia espectral dos minerais depende das
propriedades de vibrao entre molculas (transferncia de energia). Essa vibrao
consiste em oscilaes de tomos da molcula e, tambm de seu centro de equilbrio.
A energia necessria para esse fenmeno situa-se na faixa do infravermelho mdio.
Mathews et al. (1973) obtiveram diferentes curvas espectrais para a caulinita,
nontronita e ilita, e constataram que a forma e a intensidade da curva de reflectncia na
faixa de 0,5 m a 2,6 m influenciada pelo tipo de mineral da argila.
O teor de matria orgnica do solo bastante relevante quando se trata de
reflexo. Quanto maior o teor de matria orgnica no solo menor a sua reflectividade
na faixa de 0,4 m a 2,5 m, numa relao curvilnea (Figura 12) (Hoffer, 1978).
Baumgardner et al. (1969) mostraram que em quantidades superiores a 2%, amatria orgnica pode provocar um efeito de mascaramento na contribuio que os
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outros constituintes do para a caracterstica espectral do solo, na faixa refletida do
espectro ptico. Al-Abbas (1972) comentaram que os efeitos de diminuio da
reflectncia do solo pelo aumento do teor de matria orgnica podem estar associados
tambm ao teor de argila, uma vez que ambos os constituintes normalmente
apresentam boa correlao positiva entre si.
Figura 12 - Relao entre o contedo de matria orgnica e a reflectncia. Adaptado deHoffer (1978).
Hoffer (1978), citando o trabalho da Diviso de Levantamento Pedolgico dos
EEUU, alertam para o fato de que solos que se desenvolveram sob condies
climticas diferentes podem no mostrar a mesma relao entre cor e contedo de
matria orgnica. Solos bem drenados e com o mesmo teor de matria orgnica, mas
que se desenvolveram em locais de temperatura anual mais alta apresentam colorao
mais amarronzada que aqueles de regies mais frias que so mais escuros, logo com
menor reflectividade.
2.2.1.4 Interao da REM com a gua
A gua apresenta-se na natureza sob diferentes estados fsicos, que influenciam
de modo fundamental seu comportamento espectral (Novo, 1992). A Figura 5 mostra o
comportamento espectral da gua em seus estados fsicos: gua propriamente dita
(estado lquido), gua em forma de nuvens (gasosa) e gua em forma de neve.
Analisando a Figura 5 observa-se que a gua em seu estado lquido apresenta baixa
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reflectncia entre 0,38 m e 0,70 m, absorvendo toda a radiao abaixo de 0,38 m e
acima de 0,7 m. J na forma de nuvens (gasosa) apresenta elevada reflectncia, em
torno de 70% , para a faixa do espectro ptico de 0,4 a 2,5 m. Entretanto, observa-se
bandas de maior absoro em 1,0, 1,3 e 2,0 m (Moreira, 2005).
Na forma de neve observa-se elevada reflectncia (maior que a das nuvens)
entre 0,7 m e 1,2 m, sendo que, de 1,2 m a 1,4 m a reflectncia decresce com um
gradiente altssimo (de 0,8 a 0,2), atingindo valores de reflectncia inferiores a 0,1 em
1,5 m. Entre 1,5 m e 2,0 m, h um aumento da reflectncia da neve (mximo em
aprox. 1,75 m quando atinge um valor de reflectncia de 0,2). Em 2,0 m, a
reflectncia aproxima-se de zero para aumentar at 0,2 em torno de 2,25 m (Novo,1992; Moreira, 2005).
Figura 13 - Comportamento espectral da gua em seus diferentes estados fsicos.(Adaptado de Novo, 1992).
Vrias condies dos corpos dgua, entretanto, se manifestam, acima de tudo,
no visvel. As interaes energia/matria nessa faixa espectral so muito complexas e
dependem de inmeros fatores interrelacionados. A reflectncia de um corpo dgua,
por exemplo, pode se originar da interao com a superfcie do corpo dgua (reflexo
especular), com material suspenso na gua, ou com o fundo do corpo dgua. Mesmoem guas profundas, onde os efeitos do fundo so negligenciveis, as propriedades de
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reflectncia de um corpo dgua no so somente funo da gua, mas tambm do
material nela contido (Novo, 1992).
A presena de matria em suspenso na gua determina a sua turbidez, e a
variao desta altera drasticamente a transmitncia e, consequentemente, a
reflectncia. gua contendo grande quantidade de sedimentos em suspenso
provenientes da eroso do solo, por exemplo, normalmente possuem reflectncia no
visvel muito mais alta que guas claras situadas na mesma localizao geogrfica.
Da mesma forma, a reflectncia se modifica em funo da quantidade de clorofila
presente na gua. O aumento da concentrao de clorofila tende a reduzir a
reflectncia da gua no azul e a aument-la no verde. Essa peculiaridade tem sidousada para detectar a presena e estimar a concentrao de algas atravs de dados de
sensoriamento remoto (Pereira, 1997).
2.2.2 Aplicaes do sensoriamento remoto
Apesar de existirem certos cuidados que se devem ter na obteno de
informaes dos alvos de interesse, no amplo contexto das atuais e crescentes
preocupaes de sustentabilidade ambiental, o sensoriamento remoto vem se
constituindo como meio imprescindvel para o planejamento, o uso racional e o
monitoramento dos recursos naturais terrestres. Avanos cientficos e tecnolgicos
vem disponibilizando conhecimentos, equipamentos, plataformas e sensores cada vez
mais sofisticados e enormes massas de dados sobre processos e fenmenos da
superfcie terrestre (Alvarenga et al., 2003).
Para Novo (1998), as principais vantagens que justificam os programas de
sensoriamento remoto orbital so: estmulo s pesquisas multidisciplinares,
informaes de reas de difcil acesso, universalizao dos dados e das tcnicas de
tratamento e anlise de dados digitais, facilidade do recobrimento de grandes reas
(viso sinptica), cobertura repetitiva com a mesma hora local, grande quantidade de
dados pontuais sobre uma mesma rea, transferncia de dados Satlite/Terra em tempo
real, e o aspecto multiespectral, isto , a capacidade dos sistemas sensores gerarem
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produtos em diferentes faixas espectrais, tornando possvel o estudo e anlise de
diferentes elementos, identificados em determinadas faixas do espectro.
Koffler (1992), Crosta (1993) e Arajo (2004) destacam a utilizao de sensores
orbitais em estudos agroambientais em escalas locais, regionais e globais. O
sensoriamento remoto tambm apresenta grande potencial para ser utilizado na
agricultura. Atravs desta tcnica, possvel obter informaes sobre: estimativa de
rea plantada, produo agrcola, vigor vegetativo das culturas, alm de fornecer
subsdios para o manejo agrcola em nvel de pas, estado, municpio ou ainda em nvel
de microbacia hidrogrfica ou fazenda.
Conrad et al., (2007) relatam que as tcnicas de sensoriamento remoto soaltamente satisfatrias para classificar a cobertura do solo em escala regional e global,
e por delinear reas irrigadas ou padres de uso do solo em regies agrcolas.
O sensoriamento remoto tambm se mostra como importantssima ferramenta
na determinao e no mapeamento espacial e temporal da evapotranspirao (ET). A
ET (conjunto evaporao da gua do solo mais transpirao das plantas), um
componente essencial do balano hdrico, especialmente quando o solo mantido
mido por meio de sistemas de irrigao. A determinao do uso consumptivo de gua
pelas culturas em escala regional fundamental no entendimento de uma adequada
gesto dos recursos hdricos (Bastiaanssen, 2000).
Stafford (2000) comenta que a utilizao de tcnicas de sensoriamento remoto
vem sendo preconizada no monitoramento de reas agrcolas e estimativas de
produtividade embora seja uma rea carente de pesquisas. Segundo Fortes (2003),
vrios trabalhos demonstram que esta tcnica tem grande potencial de uso na
estimativa da produo de biomassa das culturas, informaes essenciais ao
planejamento agrcola e industrial, com reflexos no processo de formao de preos e
implantao de programas de agricultura de preciso.
2.2.2.1 Algoritmo SEBAL
Na agricultura, para que haja um bom planejamento e manejo dos recursos
hdricos, torna-se primordial o conhecimento da demanda evapotranspiromtrica. No
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entanto, as medies aproximadas da ET por meio da covarincia de vrtices
turbulentos, razo de Bowen e lismetros de pesagem so mtodos caros e consomem
tempo para aplicao contnua para que se tenha em escala regional uma densidade
espacial suficiente. Compaor et al. (2008), por exemplo, citam que na paisagem
heterognea do planalto central da Espanha, 13 medies de ET em uma rea
relativamente pequena (5000 km2) no foi suficiente para predizer com preciso a taxa
de ET mdia da rea.
Os modelos hidrolgicos e tcnicas de sensoriamento remoto so avanadas
ferramentas que permitem boa estimativa da ET e os processos hidrolgicos
relacionados em uma escala regional (Bastiaanssen, 2000). A vantagem dos modeloshidrolgicos que o impacto de transferncia da gua entre os competitivos setores
podem ser simulados e estudados por meio da induo dos seus efeitos em cenrios da
hidrologia regional. Entretanto, destaca-se como desvantagem a exigncia de extensos
dados de campo para realizar as simulaes numa possvel escala regional. A principal
vantagem de aplicar procedimentos de ET baseados no sensoriamento remoto que a
gua consumida pelo sistema solo-gua-planta pode ser obtida diretamente sem a
necessidade de quantificar outros complexos processos hidrolgicos.
Segundo Comparo et al. (2008), o potencial das imagens baseadas no
sensoriamento remoto por satlite em examinar padres espaciais de distribuies
regionais da ET foi investigado por vrios pesquisadores. Estes esforos resultaram no
desenvolvimento de algoritmos que visam a estimativa da ET por sensoriamento
remoto em escalas diversificadas. Algoritmos operacionais que tem produzido mapas
de ET em escalas locais ou regionais so: o NLDAS (North American land data
assimilation systems (Cosgrove et al., 2003)), o LIS (Land Information System (Peters
Lidard et al., 2007)), o ALEXI (Atmosphere-Land Exchange Inverse (Anderson et al.,
1997; Anderson et al., 2000)), o DisALEXI (Disaggregated ALEXI model (Agam et
al., 2007)), o SEBS (Surface Energy Balance System (Su, 2002)), o S-SEBI
(Simplified Surface Energy Balance Index (Roerink et al. 2000)), o SEBAL (Surface
Energy Balance Algorithm for Land (Bastiaanssen et al., 1998a; Bastiaanssen et al.,
1998b)), o METRIC (Mapping Evapotranspiration at High Spatial Resolution withInternalized Calibration (Allen et al., 2007a; Allen et al., 2007b)), bem como outros
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algoritmos com distintos acrnimos (Nourbaeva et al., 2003; Ma et al., 2004;
Schttemeyer et al., 2007).
O SEBAL e o METRIC estimam o balano de energia usando condies
trmicas extremas dentro de uma imagem ao escolher os chamados pixels quente e
frio. Estes procedimentos fixam condies limites para o fluxo de calor sensvel da
superfcie do solo (um dos principais componentes do balano de energia) por meio de
estimativas da temperatura da superfcie via satlite. Esta emergente tecnologia tem o
potencial de ser adotada e usada amplamente pelos comits de recursos hdricos ao
redor do mundo. Os mapas de ET criados usando o SEBAL ou o METRIC, algum dia
sero habitualmente aplicados como contribuio operacional diria e mensal e noplanejamento de modelos para operaes de reservatrio, manejo da gua no solo,
planejamento do suprimento de gua na irrigao, regulamentao dos direitos de uso
da gua, e estudos hidrolgicos.
O METRIC difere do SEBAL por utilizar a evapotranspirao de referncia
(ETo) calculada por meio de medies em estaes meteorolgicas, enquanto que o
SEBAL pode ser aplicado com poucas medies a nvel de superfcie.
Considerando que muitas reas do mundo no possuem dados meteorolgicos
adequados, o SEBAL surge como uma opo atraente. Por outro lado, o METRIC
permite a assimilao de medies de superfcie que podem melhorar a qualidade dos
mapas de ET. A aproximao do SEBAL tem demonstrado boa preciso no
mapeamento da ET ao redor do mundo, com precises de cerca de 85% e 95%,
respectivamente, a nveis dirios e sazonais (Bastiaanssen et al., 2005). Na validao
da ET estimada com a aplicao do METRIC em Idaho foram utilizadas medies
lisimtricas precisas, mostrando que a ET estimada por meio do METRIC ficou na
faixa dos 10% de erro nas escalas de tempo, diria, mensal e anual (Allen et al., 2003;
Tasumi, 2003).
O SEBAL possibilita o clculo do fluxo de calor latente (LE) pela diferena na
equao clssica do balano de energia. O mesmo utiliza-se da temperatura da
superfcie, da reflectncia hemisfrica da superfcie, ndices de vegetao (ndice de
Vegetao da Diferena Normalizada - NDVI, ndice de Vegetao Ajustado para oSolo - SAVI e ndice de rea Foliar - IAF) e de alguns dados complementares de
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superfcie, normalmente obtidos em estaes meteorolgicas automticas. Esse
algoritmo tem sido amplamente empregado em vrias reas irrigadas do globo, a
exemplo da bacia do Bear River (Allen et al., 2002).
De acordo com Comparo et al. (2008) o SEBAL se destaca entre os demais
algoritmos pelas seguintes razes: (1) Consiste em um algoritmo baseado fisicamente
em anlises de imagens de satlite e requer um mnimo de informaes
meteorolgicas; (2) Faz uso de um grande nmero de variveis ambientais e no as
assume constantes espacialmente como feito em muitos outros mtodos; (3)
reduzida a necessidade da correo atmosfrica das informaes em comprimentos de
onda curta e trmica nas imagens (Tasumi, 2003), desde que a ET estimada dependaapenas de diferenas da temperatura radiomtrica na cena em vez do valor absoluto da
temperatura de superfcie. Isto amplia a aplicabilidade do SEBAL uma vez que as
medies necessrias para correes atmosfricas no esto freqentemente
disponveis (Allen et al., 2007a); (4) No somente aplicado com o uso de imagens
Landsat com resoluo espacial de 30 a 120 m, mas tambm com imagens de outros
sensores como o AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) e o MODIS
(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) nos quais possuem resoluo
espacial que variam de 250 a 1100 m.
O SEBAL constitudo, quase que totalmente, por parametrizaes fsicas bem
estabelecidas e pouco complexas (Paiva, 2005), sendo que do total de passos existentes
no algoritmo, poucos so aqueles que envolvem parametrizaes empricas
(emissividade e temperatura da superfcie, emissividade da atmosfera, fluxo de calor
no solo e comprimento da rugosidade aerodinmica para o transporte de momentum).
Alm disso, essas parametrizaes foram confrontadas com dados de campo em
diferentes partes do mundo, apresentando resultados promissores. Aeynew (2003)
ressalta que as parametrizaes do SEBAL mostraram-se de grande importncia na
demonstrao da diferena espacial da ET em condies de escassez de dados.
Medina et al. (1998) citam que o SEBALcontm um nmero menor de relaes
empricas e requer poucos parmetros experimentais. Para Bastiaanssen e Ali (2003),
isso uma grande vantagem, uma vez que as aproximaes empricas necessitam deexcessivos programas de coleta de dados em campo que, em escala regional, so
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bastante laboriosos e onerosos. A fsica envolvida no SEBALpermite o clculo dos
fluxos em superfcie para uma ampla gama de uso do solo e calcula o balano de
radiao e de energia completo para cada pxel da imagem sem a necessidade de
extensivas medies de campo.
Devido as caractersticas que colocam o algoritmo SEBAL numa posio de
destaque, alguns estudos tm sido desenvolvidos, tais como: Bastiaanssen et al. (1998a
e 1998b), Medina et al. (1998), Timmermans e Meijerink (1999), Bastiaanssen (2000),
Bastiaanssen et al. (2000), Granger (2000), Bastiaanssen e Bandara (2001), Boegh et
al. (2002), Aeynew (2003), Bastiaanssen e Chandrapala (2003), Chandrapala e
Wimalasuriya (2003), Hemakumara et al. (2003), Tasumi (2003), Bastiaanssen e Ali(2003), Mohamed et al. (2004), Allen et al. (2005), Bastiaanssen et al. (2005), French
et al. (2005), Gieske e Meijninger (2005), Paiva (2005), Ines et al. (2006), Kongo e
Jewit (2006), Akbari et al. (2007), Conrad et al. (2007), Kimura et al. (2007),
Compaor et al. (2008), entre outros.
O SEBAL construdo de forma modular, permitindo que sejam acoplados
outros modelos como o que foi desenvolvido por Monteith (1972) para a estimativa da
produo de biomassa das culturas.
A produo de biomassa vegetal ou a Produtividade Primria Lquida (NPP)
pode ser definida pela quantidade de carbono assimilado no processo de fotossntese
(Produtividade Primria Bruta, GPP), descontada a quantidade de carbono perdido
durante os processos de respirao (Fonseca, 2004). A biomassa vegetal produzida a
partir da fixao do dixido do carbono (CO2) atmosfrico, utilizando a radiao solar
como fonte de energia, mais especificamente, a radiao solar que se encontra entre
0,4 e 0,7 m, sendo esta faixa do espectro eletromagntico denominada de radiao
fotossinteticamente ativa (PAR).
O modelo de Monteith (1972) descreve o acmulo de biomassa por meio do
somatrio ou acmulo da frao da radiao fotossinteticamente ativa absorvida
(APAR) multiplicado por um fator de eficincia de converso da radiao em
biomassa. Segundo Bastiaanssen e Ali (2003), possvel estimar o rendimento das
culturas aps o conhecimento dos chamados ndices de colheita, que so encontrados
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na literatura. Por exemplo, Bastiaanssen e Ali (2003) citam ndices de colheita para
diversas culturas como: feijo, arroz, trigo, soja, sorgo, milho, cana-de-acar, etc.
As tcnicas de sensoriamento remoto vm sendo empregadas nos ltimos anos
visando a predio da produtividade agrcola (Bastiaanssen e Ali, 2003; Samarasinghe,
2003). Diversos modelos tm sido desenvolvidos objetivando uma melhor estimativa
da produo das culturas, nesse contexto, o modelo de Monteith (1972) tem sido
adotado por vrios pesquisadores (Field et al., 1995; Bastiaanssen e Ali, 2003;
Samarasinghe, 2003; Bradford et al., 2005) que utilizaram como dados de entrada do
modelo, informaes obtidas de radimetros de alta, mdia e baixa resoluo espacial
e temporal.Bastiaanssen e Ali (2003) acoplaram no algoritmo SEBAL o modelo de
acmulo da biomassa proposto por Monteith (1972), juntamente com o modelo de
eficincia do uso da radiao que foi estruturado por Field et al. (1995), com o
objetivo de estimar a biomassa acima do solo (kg m-2) na bacia Indus no Paquisto; o
mesmo foi realizado por Samarasinghe (2003) no Sri Lanka utilizando imagens
obtidas pelo satlite NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric
Administration Advanced Very High Resolution Radiometer).
Nas estimativas realizadas por Bastiaanssen e Ali (2003), com o uso de 20
imagens do sensor AVHRR, cobrindo um ciclo anual da cultura, o SEBAL teve bom
desempenho para as culturas do trigo, arroz e cana-de-acar, e, baixo desempenho
para a cultura do a