Calibração estocástica do algoritmo SEBAL para prescrição de irrigação por taxa variável em clima subtropical

• Processo: 17/19398-5
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Parceria para Inovação Tecnológica - PITE
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2019
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2021
• Área do conhecimento: Ciências Agrárias - Engenharia Agrícola - Engenharia de Água e Solo
• Acordo de Cooperação: IBM Brasil
• Pesquisador responsável: Marcos Vinícius Folegatti
• Beneficiário: Marcos Vinícius Folegatti
• Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
• Empresa: IBM Brasil - Indústria, Máquinas e Serviços Ltda
• Município: Rio de JaneiroPiracicaba
• Instituição parceira: EMBRAPA AGROPECUARIA OESTE/EMBRAPA
• Pesquisadores associados: Danilton Luiz Flumignan ; Fabio Ricardo Marin ; Jéfferson de Oliveira Costa ; João Paulo Francisco ; Luciano Sobral Fraga Junior ; Rubmara Ketzer Oliveira ; Wagner Wolff
• Assunto(s): Evapotranspiração Geoprocessamento Irrigação de precisão Otimização estocástica Aeronaves não tripuladas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Evapotranspiração | Geoprocessamento | Irrigação de Precisão | otimização estocástica | Veículos aéreos não tripulados (VANTs) | Evapotranspiração

Resumo

A variação espaço-temporal da evapotranspiração (ET) é a chave para melhorar a gestão da água em áreas agrícolas irrigadas. Muitos métodos de sensoriamento remoto foram desenvolvidos para mapear ET, entre eles o mais utilizado é o Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL). No entanto, o SEBAL foi desenvolvido para sensores de satélite e resoluções de imagens particulares, nas quais funções e parâmetros empíricos dentro de seu algoritmo são correspondentes a estes. Portanto, o objetivo deste estudo será a calibração estocástica do algoritmo SEBAL para imagens de veículo aéreo não tripulado (VANT) sob clima subtropical. O estudo será realizado na cidade de Piracicaba, no estado de São Paulo. Imagens do VANT, dados meteorológicos (correlação de turbilhões, razão de Bowen e estação meteorológica), e os dados lisimétricos corresponderão às campanhas do VANT, sendo medidos em tempo real. Utilizando o algoritmo SEBAL será estimado todos os componentes do balanço energético e consequentemente a ET. Assim, a calibração será feita usando o método de mínimos quadrados para resíduos entre a ET, observada (lisímetros, correlação de turbilhões e razão de Bowen) e ET, estimado pelo algoritmo SEBAL. O método de otimização estocástica Particle Swarm Optimization (PSO) será usado para minimizar a soma de desvios dos quadrados. Os novos parâmetros empíricos do algoritmo SEBAL serão obtidos em níveis de incerteza e podem ser usados para compor a prescrição de irrigação por taxa variável (VRI) e compreender a variabilidade espacial do estresse hídrico, ajudando os agricultores a tomar decisões e aumentar a produtividade. (AU)