GEESEBAL: UM APLICATIVO PARA ESTIMATIVAS DE SÉRIES TEMPORAIS DE EVAPOTRANSPIRAÇÃO EM ALTA RESOLUÇÃO ESPACIAL

Código

XXIV-SBRH0471

Autores

LEONARDO LAIPELT DOS SANTOS, ANDERSON LUIS RUHOFF, Rafael Kayser, Ayan Santos Fleischmann

Tema

SE07.B - Sensoriamento remoto da água: de avanços técnicos-científicos a aplicações na nova era de disponibilidade de informação

Resumo

A estimativa acurada da evapotranspiração (ET) é essencial para diversas aplicações na gestão de recursos hídricos. O uso de modelos de ET que utilizam produtos de sensoriamento remoto vem crescendo nos últimos anos com o desenvolvimento de novas tecnologias como computação em nuvem, deep learning e processamento de alta performance. Esse estudo apresenta o geeSEBAL, uma nova ferramenta para estimativa automática de ET baseado no modelo Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) e desenvolvido utilizando a plataforma Google Earth Engine (GEE). A estrutura da ferramenta é apresentada, bem como estudos de caso em diferentes condições climáticas do Brasil através da validação da estimativa de ET diária com dados de torres de fluxo eddy covariance. As estimativas da ET diária apresentaram uma média de RMSD de 0,67 mm dia-1. Por fim, é apresentado diferentes séries temporais de ET (1984-2020) em diferentes áreas do Brasil que possuem histórico de mudanças de uso e cobertura da terra, de áreas desflorestas na Amazônia a áreas irrigadas nos biomas Cerrado e Pampa. A ferramenta está disponível no na plataforma GitHub (https://github.com/et-brasil/geesebal) e possui uma versão com interface gráfica do usuário (https://etbrasil.org/geesebal), permitindo importantes avanços na gestão de recursos hídricos em relação a mudanças na ET.