Estimativa da evapotranspiração em áreas de pastagens usando algoritmo SEBAL e imagens Landsat 5 - TM

Autores

  • Ricardo Guimarães Andrade
  • Marcos Cicarini Hott
  • Walter Coelho Pereira de Magalhães Junior

Palavras-chave:

Estresse hídrico, Sensoriamento remoto, Geoprocessamento, Pecuária.

Resumo

O conhecimento da perda total de água por evapotranspiração é essencial para o crescimento das plantas e avaliações de desenvolvimento. A informação de sensoriamento remoto tem sido usada por vários modelos e algoritmos para obter parâmetros da superfície da Terra. O SEBAL (Surface Energy Balance Algorithms for Land) é um algoritmo para estimativa de evapotranspiração em larga escala. Ele é processado por meio de etapas computacionais, que preveem uma avaliação completa da radiação solar e da energia na superfície da Terra. Para isso, utiliza dados de sensores que coletam comprimentos de onda nas bandas do visível, infravermelho próximo e termal. Este trabalho teve como objetivo estimar a evapotranspiração diária (ETdiária) em áreas de pastagem da Fazenda Experimental da Embrapa Gado de Corte, Campo Grande, MS, por meio do algoritmo SEBAL e cenas Landsat 5-TM. Para áreas de pastagens, a ETdiária variou de 0,50 a 3,50 mm d-1 com uma média de 1,90 mm d-1. De forma geral, a aplicação metodológica gerou resultados consistentes de ETdiária, sendo possível utilizá-la no como indicador das condições hídricas das pastagens, contribuindo para tomada de decisão que favoreça a produção da pecuária com sustentabilidade ambiental.

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Publicado

2018-12-07

Como Citar

Andrade, R. G., Hott, M. C., & Junior, W. C. P. de M. (2018). Estimativa da evapotranspiração em áreas de pastagens usando algoritmo SEBAL e imagens Landsat 5 - TM. Brazilian Journal of Animal and Environmental Research, 1(2), 362–372. Recuperado de https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BJAER/article/view/915

Edição

Seção

Artigos originais