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

Resumo

Compreender a variação espaço-temporal da evapotranspiração (ET) sobre áreas agrícolasirrigadas 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 oalgoritmo SEBAL para imagens do satélite Landsat 8, mediante calibração por dados lisimétricosem clima subtropical. O estudo será efetuado em duas regiões de clima subtropical no Brasil. Aprimeira, na cidade de Piracicaba no Estado de São Paulo e a segunda na cidade de Dourados noEstado 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 serãoutilizados como valores observados e mediante a subtração com os estimados será calculado osresíduos. Sendo assim, a calibração será feita utilizando o método da máxima verossimilhançapara 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.