Automatização da seleção dos pixels âncora no cálculo da equação de balanço de radiação na superfície do algoritmo SEBAL

Abstract

Segundo dados da FAO, 70% dá água potável no mundo é utilizada na irrigação. Métodos como o lisímetro e a evapotranspiração potencial têm sido utilizados para estimar a necessidade hídrica da cultura. No entanto, tais métodos fornecem dados pontuais, muitas vezes sem refletir as condições reais da área cultivada, podendo sub-estivar ou superestimar a necessidade hídrica e prejudicando a produção. O algoritmo SEBAL utiliza imagens de satélite para calcular a estimativa de evapotranspiração em determinada área cultivada. As imagens de satélite fornecem um alto grau de granularidade no cálculo da evapotranspiração o que aumenta a precisão na estimativa de necessidade hídrica. O algoritmo depende de dois pixels âncora para calibrar o cálculo de evapotranspiração. A seleção incorreta destes pixels acarreta em erros consideráveis na estimativa. Os critérios de seleção dos pixels descritos no manual de referência do algoritmo são subjetivos, necessitando da experiência de um especialista. O presente projeto visa utilizar técnicas computacionais específicas como o processamento de imagens de satélite e geoestatística para resolver a seleção automática dos pixels âncoras (quente e frio) na imagem de satélite, reduzindo a necessidade de um especialista para realizar a tarefa. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT

According to FAO, 70 % of drinking water worldwide is used for irrigation. Methods as the lysimeter and potential evapotranspiration have been used to estimate the crop water requirement. However, such methods provide only point data, often without reflecting the actual conditions of the cultivated area and may underestimate or overestimate the water requirement and hurting production. The SEBAL algorithm uses satellite images to estimate o acreage evapotranspiration. The satellite images provide a high degree of granularity in the calculation of evapotranspiration which increases accuracy in estimating water requirements. The algorithm depends on two anchor pixels to calibrate the calculation of evapotranspiration. Improper selection of these pixels leads to considerable estimated errors. The pixel selection criteria described in the algorithm reference manual are subjective, requiring the expertise of a specialist. This project aims to use specific computational techniques as satellite imagery processing and geo-statistics to automate selection of hot and cold anchor pixels in a satellite image, reducing the need for an expert to perform the task.