Calibração lisimétrica e análise de incertezas de parâmetros empíricos do algoritmo SEBAL em clima subtropical

• Processo: 16/15342-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2017
• Data de Término da vigência: 10 de dezembro de 2020
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Engenharia Agrícola - Engenharia de Água e Solo
• Pesquisador responsável: Marcos Vinícius Folegatti
• Beneficiário: Wagner Wolff
• Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 17/09708-7 - Mapeamento da chuva a partir de links de micro-ondas de celulares comerciais: calibração de parâmetros e análise de incerteza em clima subtropical, BE.EP.PD
• Assunto(s): Geoprocessamento Evapotranspiração Otimização estocástica Sensoriamento remoto Imageamento de satélite Piracicaba (SP) Dourados (MS)
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: evapotranspiração | geoprocessamento | irrigação | otimização estocástica | Evapotranspiração

Resumo

Compreender a variação espaço-temporal da evapotranspiração (ET) sobre áreas agrícolas irrigadas é importante no auxílio ao manejo da água. Muitos métodos de sensoriamento remoto têm sido desenvolvidos para estimar da ET, dentre eles o mais utilizado é o Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL). No entanto, o SEBAL foi desenvolvido para sensores orbitais e regiões particulares, em que funções e parâmetros empíricos dentro de seu algoritmo são correspondentes a essas regiões e sensores. Portanto, o objetivo do estudo será calibrar o algoritmo SEBAL para imagens do satélite Landsat 8, mediante calibração por dados lisimétricos em clima subtropical. O estudo será efetuado em duas regiões de clima subtropical no Brasil. A primeira, na cidade de Piracicaba no estado de São Paulo e a segunda na cidade de Dourados no estado do Mato Grosso do Sul. As imagens Landsat 8 e os dados meteorológicos necessários serão correspondentes do ano de 2013 à 2018, em uma escala mensal para as imagens e de 15 minutos para os dados meteorológicos. Utilizando o algoritmo SEBAL será estimado todos os componentes do balanço de energia e, consequentemente, a ET. Dados lisimétricos serão utilizados como valores observados e mediante a subtração com os estimados será calculado os resíduos. Sendo assim, a calibração será feita utilizando o método da máxima verossimilhança para os resíduos ajustados a distribuição Gaussiana. O método de otimização estocástica Particle Swarm Optimisation será utilizado para a maximização numérica da função log-verossimilhança. Os novos parâmetros empíricos serão obtidos em níveis de incertezas e serão utilizados para compor a atualização do algoritmo SEBAL para as imagens do Landsat 8 em clima subtropical. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

WOLFF, WAGNER; OVEREEM, AART; LEIJNSE, HIDDE; UIJLENHOET, REMKO. ainfall retrieval algorithm for commercial microwave links: stochastic calibratio. Atmospheric Measurement Techniques, v. 15, n. 2, p. 485-502, JAN 27 2022. (17/09708-7, 16/15342-2)

WOLFF, WAGNER; FRANCISCO, JOAO PAULO; FLUMIGNAN, DANILTON LUIZ; MARIN, FABIO RICARDO; FOLEGATTI, MARCOS VINICIUS. Optimized algorithm for evapotranspiration retrieval via remote sensing. Agricultural Water Management, v. 262, p. 13-pg., 2022-03-31. (16/15342-2)