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DETERMINAÇÃO DA VARIABILIDADE ESPAÇO-TEMPORAL DE DEMANDA HÍDRICA E PRODUTIVIDADE DA ÁGUA EM ESCALA REGIONAL POR MEIO DE TÉCNICAS DE
SENSORIAMENTO REMOTO AGRÍCOLA, ASSOCIADAS À MODELAGEM, GEOPROCESSAMENTO E DADOS AGROMETEOROLÓGICOS
Reinaldo Lúcio GomideEmbrapa Milho e Sorgo
III Reunião Técnica do CEMADEN - 2 e 3 de abril de 2012 - Auditório do Palácio da Abolição, Fortaleza-CE
Tema: Extremos Climáticos e Colapso de Produção Agrícola - Painel III: Sistemas de Apoio à Decisão
ANTECEDENTES E JUSTIFICATIVAS
• Aquisição e acesso de assinaturas espectrais do SOLO+ÁGUA+ PLANTAS+ATMOSFERA (SR), visando estudos do status hídrico (Água), da biomassa e de nutrientes (N) de sistemas de produção agrícola (grãos-cereais e leguminosas, fruteiras) irrigados e de sequeiro.
• Caracterização do Ambiente: Cultura, Solo, Água: Precipitação e Irrigação, Ts, Vento vel. e dir., UR ar, DPV ar, Rn, LAI, N (residual, adubação) e umidade do solo.
• Determinação, Caracterização e Mapeamento de ETc x N x Biomassa x EHC x Produtividade das culturas x Produtividade de Água x WUE.
• Calibração c/ controle de regime hídrico e níveis de N em parcelas experimentais.
• Boa correlação entre reflectância das folhas das culturas+solo e ETc x Biomassa x N x Produtividade das culturas e estresse hídrico da cultura (EHC).
Satélites que podem ser usados neste tipo de estudo (que incluem a banda termal):
Landsat5 sensor TM Landsat7 sensor ETM+ Satélites NOAA sensor AVHRR Satélite TERRA sensores ASTER e MODIS Satélite AQUA sensor MODIS Satélite GOES
Hipóteses:
Assinaturas espectrais (imagens) e temperaturas de superfície (do dossel de
culturas e solos), adquiridas e processadas em porções do espectro visível (RGB),
NIR e Termal, podem detectar, caracterizar e mapear a variabilidade espaço-
temporal de DEMANDA HÍDRICA E PRODUTIVIDADE, até mesmo EHC (função
resolução)
Possíveis satélites de alta resolução, que podem ser utilizados para a calibração do Modelo (SEBAL):
• Rapid Eye• Ikonos• Quick Bird
Estresses Pré-visual
• Estresses de uma superfície coberta por vegetação (dossel) podem ser detectados logo no inicio por meio de medidas de assinaturas espectrais (imagens e temperaturas -coletadas c/ sensores multiespectrais digitais de alta resolução), tendo em vista que a reflectância nas bandas do RGB, NIR e TIR reduz quando a estrutura interna das células das folhas inicia o seu processo de destruição (“colapso”) devido ao estresse natural ou induzido resultante da redução do conteúdo de água no solo.
• Este efeito pode ser detectado pelos sensores bem antes da manifestação visual do sintoma no campo, ou seja, mudança visual de arquitetura e coloração das folhas associada com produção de clorofila, que reduz bem mais tarde quando as plantas começam a parar de produzir (“shut down”) fisiologicamente devido ao estresse de água ou N.
Calibração: Área experimental com os sistemas de aquisição automática de imagens e temperatura das folhas das culturas e dos sensores do balanço de energia e de clima
Satélite
Dirigível
Montagem, Calibração e Teste do Módulo de Aquisição de Imagens
Câmera digital de alta resolução RGB & CIR (Duncan Tech 3100) acoplada em um braço de estrutura de metal preso a uma camionete ranger
Sistema modular de aquisição de imagens de superfície: Câmera multispectral MS-4100, Placa de aquisição de vídeo NI (PCI-1428) conectada a notebook, Plataformas de elevação fixa com hidráulico (27 m), Clorofilog CFL 1030 acoplado a GPS Garmin (Fotos: R L Gomide, Embrapa Milho e Sorgo, Sete Lagoas, MG, 2008).
ÁREAS DE ESTUDO
Dois Polos de Desenvolvimento da (a) Bacia do Rio São Francisco:
Uso de Imagens de satélites em conjunto com dados de Clima de
duas Redes de estações agrometeorológicas automáticas (b) Rede já
em funcionamento em Petrolina/Juazeiro; (c) Rede a ser instalada no
Norte de Minas.
Rede de Estações AgroMeteorológicas Automáticas no Norte de MG
MATERIAIS E MÉTODOS
Dados meteorológicos necessários: Ta e UR do ar, Veloc. Vento (2 m), Rs e/ou Rn
Saldo de Radiação (Rn)
Balanço de Radiação na superfície (adaptado de Allen et al, 2002)
O algoritmo SEBAL
A Evapotranspiração é obtida como resíduo da equação clássica do balanço de energia à superfície:
ℷLE = Rn – H – G
Fluxograma: Esquema representativo das etapas computacionais para obtenção do saldo de radiação (Rn), utilizando-se o SEBAL
Fluxograma: Esquema representativo do processo iterativo para obtenção do fluxo de calor sensível (H)
Módulo Model Maker do Software ERDAS 10.0 foi usado para implementar os algoritmos dos fluxogramas para calculo de Rn e H
$n4_Custom_Float + ($n5_Custom_Float -$n4_Custom_Float) * $n20_memory / 255
Obtenção da ET com o resíduo da equação clássica do Balanço de Energia
Cálculo do Fluxo de Calor Latente – SEBAL (Evapotranspiração Horária e Diária)Modelo Gerado com o Model Maker do ERDAS 2011
RESULTADOS Modelo SEBAL Aplicado no Perímetro Irrigado de Gorutuba- MG
Imagem disponibilizada pelo INPE, órbita 218/ ponto 71, dia da passagem 17/08/2010
Saldo de Radiação W/m2 Fluxo de Calor no Solo W/m2
Imagem disponibilizada pelo INPE, órbita 218/ ponto 71, dia da passagem 17/08/2010
Fluxo de Calor Sensível W/m2 Fluxo de Calor Latente W/m2
5.39 - 5.88
5.88 - 6.17
6.17 - 6.31
6.31 - 6.48
6.48 -7.12
7.12 -7.54
mm/d mm/h
0.22 - 0.24
0.24 - 0.25
0.25 -0.26
0.26 -0.27
0.27 -0.29
0.29 -0.31
Evapotranspiração de Referência- PM mm/h Evapotranspiração Fracionada mm/h
ETrF=ET (mm/h)/ETr (mm/h)
Evapotranspiração 24 H mm/d
ET24= ETrF*ETr
Imagem disponibilizada pelo INPE, órbita 218/ ponto 71, dia da passagem 17/08/2010
CONCLUSÕES E CONSIDERAÇÕES FINAIS
Os resultados obtidos com as técnicas de sensoriamento remoto via aquisição e
obtenção de imagens orbitais (satélites) e suborbitais (Plataformas de superfície), associadas
à dados climáticos de superfície, ao modelo SEBAL e ao geoprocessamento vão permitir:
Originar mapas temáticos em escala regional de demanda hídrica de culturas (ETc),
produtividade da água, biomassa (índices de vegetação), índice de área foliar (IAF) e
produtividade de sistemas de produção agrícola (frutas e grãos, etc), tanto os irrigados como
os de sequeiro;
Suporte ao zoneamento climático, à previsões de safras de culturas e à gestão e
gerenciamento das áreas de produção agrícolas (irrigadas e de sequeiro) ;
Detecção de mudanças nas áreas de produção agrícola, compondo um quadro
comparativo que se destina a subsidiar a gestão ambiental, principalmente nos locais de
maior fragilidade do meio ambiente.
Treinamento e capacitação de técnicos, alguns produtores, lideranças e estudantes de
graduação e pós-graduação de regiões envolvidas .
