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Previous issue date: 2005-04 === Nenhuma === A estimativa de evapotranspiração (ETo), fator predominante no balanço hídrico regional, é indispensável para avaliação da infiltração e recarga dos aqüíferos subterrâneos, bem como para o planejamento do seu uso sustentável. As imagens de satélite permitem o monitoramento do uso do solo e a espacialização de ETo estimada, que representa um significativo avanço em relação aos métodos convencionais. Neste sentido o presente trabalho utiliza imagens Landsat TM , Landsat ETM+ e NOAA-AVHRR, além de dados meteorológicos e radio sondagens atmosféricas, estimando a evapotranspiração máxima através do modelo Penman-Monteith adaptado para técnicas de sensoriamento remoto. Os resultados mostraram uma precisão de 950m para o georeferenciamento das imagens NOAA. A evapotranspiração máxima estimada apresentou valores de EToTs de 5,41 mm/dia no verão (Dezembro/2003) e de 2,60mm/dia no inverno (Junho/2003). Detectou-se variações da EToTs em relação ao relevo e uso do solo. Os valores de EToTs estimados por sensoriamento remoto são similares aos obtidos em estações meteorológicas, com diferenças inferiores a ± 0,42 mm/dia. === The evapotranspiration (ETo) assessment, main factor of the regional hydrologic balance, is an essential issue to evaluate the surfitial in filtration and groundwater recharge, as well as for planning sustainable use. The satellite images allows a land use monitoring and a spatial analysis of the estimated ETo, what is an improvement of evaluation in comparison whith traditional techniques. In this way, this work deals with Landsat-TM, Landsat-ETM+ and NOAA-AVHRR images, as well with meteorological data and atmosphere radio profiles, estimating the maximum EToTs by adapting the Penman-Monteith model to remote sensing procedures. The results are showing an 950 meters horizontal precision off georeferencing NOAA – AVHRR images. The EToTs values obtained are about 5.41 mm/day in the summer (December/2003) and 2.60 mm/day in the winter (June/2003). An EToTs variation, related to land use and landscape, was detected. The values estimated by remote sensing techiniques, with differences less than ± 0.42 mm/day, are similar those got by using meteorological station data.
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