IX Seminário de Atualização em Sensoriamento Remoto e Sistemas de Informações Geográficas Aplicados à Engenharia Florestal
ANÁLISE DA EVAPOTRANSPIRAÇÃO POTENCIAL DISTRIBUÍDA POR MEIO
DE IMAGENS NDVI, NA BACIA DO RIO NEGRINHO - SC.
ANALYSIS OF DISTRIBUTED POTENTIAL EVAPOTRANSPIRATION
THROUGH NDVI IMAGES IN THE RIO NEGRINHO WATERSHED - SC.
Patrícia K. Uda1, Cláudia W. Corseuil1, Antenor de O. Aguiar Netto1, Nadine L. Bortolotto1.
1
UFSC, Departamento de Engenharia Sanitária e Ambiental, Campus Universitário, Bairro: Trindade,
88010-970 - Florianópolis, Santa Catarina, Brasil, [email protected], [email protected],
[email protected], [email protected]
RESUMO
O presente estudo teve por objetivo analisar a evapotranspiração potencial (ETP) distribuída na bacia do rio Negrinho,
por meio de imagens NDVI (índice de vegetação da diferença normalizada). A bacia do rio Negrinho (195 km2)
localiza-se no Planalto Norte de Santa Catarina e é composta por diferentes usos do solo (mata nativa, reflorestamento,
áreas de cultivo agrícola e zonas urbanas). Imagens NDVI foram geradas por meio de razão normalizada com as bandas
do vermelho e do infravermelho próximo de imagens LandSat-TM5. Para o cálculo da ETP pelo método de Penman
Modificado usaram-se dados de nove estações meteorológicas referentes aos dias 01/02/2009 e 28/08/2009. Após, foi
aplicada regressão linear entre dados de NDVI e de evapotranspiração pontual, permitindo o cálculo e a representação
espacial da ETP, e obtendo-se bons coeficientes de determinação (0,9364 e 0,9193). Como resultado, obteve-se a ETP
distribuída para a bacia, constatando menores ETP para áreas urbanas e valores mais elevados para reflorestamento
(amplitude interquartil de 3,84 a 4,71 mm.d-1 e 5,04 a 5,16 mm.d-1, respectivamente, para 01/02/2009 e 2,74 a 3,21
mm.d-1 e 3,53 a 3,72 mm.d-1, respectivamente, para 28/08/2009). No estudo, constatou-se que a vegetação tem grande
influência no comportamento da ETP, pois mais de 75% da área da bacia é coberta por mata nativa e reflorestamento.
Palavras-chave: Penman Modificado, NDVI, Evapotranspiração Potencial Distribuída, Recursos Hídricos.
ABSTRACT
The objective of the present study was to analyze the distributed potential evapotranspiration (PET) in the Rio Negrinho
watershed, through using NDVI images (normalized difference vegetation index). The Rio Negrinho watershed (195
km2) is located in the Northern Plateau of Santa Catarina and it is composed by different land uses (native forest,
reforestation, agricultural lands, urban areas). NDVI images were generated by normalized ratio with red bands and
near infrared images of Landsat-TM5. To calculate the PET by Modified Penman method were used data from nine
weather stations referring to the days February 1, 2009 and August 28, 2009. Then, it was applied linear regression
between NDVI data and punctual evapotranspiration data, allowing the calculation and spatial representation of PET,
and obtaining good coefficients of determination (0,9364 e 0,9193). As a result, it was obtained the distributed PET to
the watershed, noting the lowest PET for urban areas and the highest values for reforestation (interquartile amplitude is
3.84 to 4.71 mm.d-1 and 5.04 to 5.16 mm.d-1, respectively, to February 1, 2009 and 2.74 to 3.21 mm.d-1 and 3.53 to 3.72
mm.d-1, respectively, to August 28, 2009). In the study, it was found that vegetation has a great influence in the PET
behavior, because more than 75% of the watershed area is covered by native forest and reforestation.
Keywords: Modified Penman, NDVI, Distributed Potential Evapotranspiration, Water Resources.
INTRODUÇÃO
No ciclo hidrológico, a componente responsável por abastecer a atmosfera de água é a evapotranspiração,
que é uma componente que apresenta grande incerteza em sua determinação. Esta variável pode ser medida
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através de equipamentos específicos, como lisímetros, estimada por meio de balanço hídrico ou por equações
aplicando dados meteorológicos. No entanto, sua medição é difícil e os resultados estimados representam
valores pontuais de localização específica, que, quando adotados para grandes regiões, pode resultar em uma
estimativa errônea de evapotranspiração, devido às diferentes coberturas de solo, dentre outros fatores
(FOLHES, 2007).
Atualmente, o sensoriamento orbital e os sistemas de informações geográficas (SIGs) têm possibilitado que
vários fenômenos sejam representados de forma espacial e podem ser uma alternativa para a estimativa de
evapotranspiração em nível regional. Uma importante vantagem do uso de sensoriamento remoto é a
possibilidade de cálculo de evapotranspiração sem a necessidade de se quantificar complexos processos
hidrológicos.
A vegetação, por meio de interceptação da precipitação e da evapotranspiração, exerce grande influência no
balanço hídrico de uma bacia hidrográfica. Neste contexto, técnicas de sensoriamento remoto, juntamente
com algoritmos de processamento de imagens (modelos), possibilitam a extração de dados de extensas áreas
vegetadas para a estimativa de parâmetros biofísicos. Como exemplo, tem-se os índices de vegetação, que
são resultado de várias combinações matemáticas das reflectâncias da superfície terrestre em faixas
espectrais da radiação eletromagnética, especialmente nas regiões do visível e do infravermelho próximo
(LIU, 2006) e que indicam a abundância relativa e a atividade da vegetação verde, incluindo índice de área
foliar, teor de clorofila, biomassa verde e radiação fotossinteticamente ativa absorvida, entre outros
(JENSEN, 2009). A base da proposição desses índices está no comportamento antagônico da refletância da
vegetação nas regiões espectrais do visível e do infravermelho próximo: em princípio, quanto maior a
densidade da cobertura vegetal em certa área, menor a refletância na faixa do visível (de 0,4 a 0,7μm),
devido à absorção da radiação solar pela ação dos pigmentos fotossintetizantes presentes nas folhas. Já na
faixa do infravermelho próximo (0,725 a 1,10 μm), a refletância é maior devido ao espalhamento múltiplo da
radiação eletromagnética nas diferentes camadas das folhas (PONZONI & SHIMABUKURO, 2007).
Portanto, as características das plantas podem ser correlacionadas com a resposta espectral registrada em
imagens provenientes de sensores remotos. Essas imagens servem como poderosas ferramentas que, quando
transformadas para índices de vegetação (por exemplo, índice de vegetação da diferença normalizada NDVI) e relacionadas com parâmetros físicos, como a evapotranspiração, podem produzir mapas dessas
variáveis para fins de planejamento e gestão dos recursos hídricos.
Neste sentido, o objetivo geral deste estudo foi analisar a evapotranspiração potencial distribuída, por meio
de imagens NDVI na bacia do Rio Negrinho – SC.
MATERIAL E MÉTODOS
Material
Para o estudo foram utilizados: i) Softwares Idrisi Andes (EASTMAN, 2006), SPRING (Sistema de
Processamento de Informações Georreferenciadas), versão 5.0.4 e Microsoft Office Excel; ii) Imagens do
satélite LandSat-TM5 (Tabela 1), obtidas gratuitamente pelo site do Instituto Nacional de Pesquisas
Espaciais – INPE. http://www.dgi.inpe.br/CDSR; iii) Dados meteorológicos: temperaturas média, máxima e
mínima do ar, umidade relativa do ar, velocidade do vento e radiação, obtidos de nove estações, sendo três,
localizadas no Estado do Paraná e seis, em Santa Catarina (Tabela 2).
Tabela 1. Imagens LandSat-TM5 utilizada para a estimativa da evapotranspiração potencial distribuída na
bacia do rio Negrinho-SC.
Table 1. LandSat-TM5 images used to estimate of distributed potential evapotranspiration in the Rio Negrinho
watershed.
Órbita
Ponto
Resolução Espacial
Data de Aquisição
220
78
30m
01/02/2009
220
79
30m
01/02/2009
220
78
30m
28/08/2009
220
79
30m
28/08/2009
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Estação
Curitiba A807
Florianópolis A806
Ilha do Mel A847
Indaial A817
Itapoá A851
Ituporanga A863
Morretes A873
Rio dos Bugres
Rio Negrinho A862
Tabela 2. Características das estações meteorológicas.
Table 2. Characteristics of weather stations.
Latitude
Longitude Altitude
Dias de dados utilizados
(m)
25,4486°S 49,2300°W
923,5
01/02/2009 e 28/08/2009
27,600°S
48,6166°W
1,8
01/02/2009 e 28/08/2009
25,4945°S 48,3259°W
1,0
01/02/2009
26,9164°S 49.2685°W
86,13
01/02/2009 e 28/08/2009
26,0813°S 48,6417°W
2,0
01/02/2009
27,4183°S 49,6467°W
4,84
01/02/2009
25,5090°S 48,8087°W
59,0
01/02/2009 e 28/08/2009
26,2569°S 49,5305°W
810,0
01/02/2009 e 28/08/2009
26°2485°S 49°5806°W
869
01/02/2009 e 28/08/2009
Responsável
INMET
INMET
INMET
INMET
INMET
INMET
INMET
UFSC
INMET
Área de Estudo
A área de estudo é constituída pela bacia hidrográfica do Rio Negrinho (195,09 km2), localizada no Planalto
Norte de Santa Catarina. Situa-se entre as longitudes 49°19’54”W e 49°31’22”W e as latitudes 26°14’45”S e
26°25’31”S, abrangendo as cidades de Rio Negrinho, São Bento do Sul e Corupá (Figura 1).
Figura 1: Localização da bacia hidrográfica do rio Negrinho, em Santa Catarina e Brasil.
Figure 1. Localization of Rio Negrinho river catchment on Santa Catarina and Brazil.
A bacia do rio negrinho está inserida na Zona Agroecológica 3B, classificada como clima Cfb, segundo
Köeppen, ou seja, clima temperado constantemente úmido, sem estação seca, com verão fresco (temperatura
média do mês mais quente < 22,0°C). A precipitação total anual pode variar de 1.360 a 1.670 mm. A
umidade relativa do ar pode variar de 80,0 a 86,2% (EPAGRI/CIRAM, 2009).
A vegetação predominante da região constitui-se por Floresta Ombrófila Mista. Esta formação é
caracterizada por possuir o pinheiro brasileiro (Araucaria angustifolia) como espécie dominante (Klein,
1978). A Floresta Ombrófila Mista se estabelece, geralmente, em altitudes superiores a 500 m, onde as
chuvas são bem distribuídas ao longo do ano, sem períodos de seca e com temperatura média anual amena,
com quatro a seis meses de frio (temperatura média de 15ºC) e com no máximo seis meses quentes
(temperatura média de 20ºC) (RODERJAN et al., 2002; SANTA CATARINA, 1986). Atualmente, a
paisagem da região possui diversas áreas cuja floresta original foi substituída por áreas de pastagem, cultivos
anuais e plantios de Pinus sp, sendo este, a formação dominante que impulsiona o mercado regional.
Uso e Cobertura do Solo
Os mapas de uso e cobertura do solo foram obtidos a partir de um recorte das imagens LandSat TM5 listadas
na Tabela 1, referentes ao ponto 78. O processamento destas imagens foi realizado no software SPRING
5.0.4, por meio de segmentação por crescimento de regiões e posterior classificação supervisionada pelo
método da distância Bhattacharya, definindo-se as classes: reflorestamento, mata nativa, agricultura, área
urbana e solo exposto.
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Imagens NDVI
A partir da calibração radiométrica e da correção atmosférica de imagens de sensoriamento remoto obtém-se
valores físicos de reflectância dos objetos de forma mais fidedigna, possibilitando a obtenção do índice de
vegetação. Este procedimento foi realizado no Idrisi Andes, utilizando-se o modelo Cos(t), proposto por
Chavez (1996) apud Eastman (2006). Este modelo utiliza as equações propostas por Markham e Barker
(1986) apud Eastman (2006), para a conversão dos NDs para fator de reflectância bidirecional (FR) e o
método da subtração do pixel escuro para a remoção de névoa. Mais detalhes relativos ao Cos(t) podem ser
obtidos em Easteman (2006). Os dados de entrada utilizados no Cos(t) estão descritos na Tabela 3.
Tabela 3. Parâmetros das imagens LandSat TM5, órbita 220.
Table 3. Parameters LandSat-TM5 images, orbit 220.
Ponto
078
078
079
079
Data
01/02/2009
01/02/2009
01/02/2009
01/02/2009
Hora
(GMT)
12.947
12.947
12.961
12.961
Banda
3
4
3
4
Compr.
médio da
banda (µm)
0.66
0.83
0.66
0.83
ND
Gain
12
07
10
10
0.103988
0.0872588
0.103988
0.0872588
Offset
-0.117
-0.151
-0.117
-0.151
Ângulo
visada
0
0
0
0
Elevação
do Sol
54.2286
54.2286
49.7139
49.7139
Fonte: http://www.dgi.inpe.br/CDSR (2009) e Chander et al. (2004).
Após o procedimento de calibração radiométrica e correção atmosférica foram geradas as imagens de índice
de vegetação da diferença normalizada (NDVI). Este índice possibilita o realce das imagens por meio da
diferença normalizada entre bandas, condensando as informações espectrais dos objetos e realçando a
vegetação, com o objetivo de minimizar a influência do solo na resposta espectral da mesma, diminuir a
interferência da atmosfera e as variações mensais do ângulo solar zenital, a partir da Equação 1:
(1)
em que NDVI é o índice da diferença normalizada;
reflectância na região do infravermelho próximo.
é a reflectância na região do vermelho;
é a
Método de Penman Modificado
O método de Penman Modificado foi aplicado visando à obtenção de valores de ETP para posteriormente
serem relacionados com valores de NDVI, conforme Equação 2:
(2)
em que
é a evapotranspiração potencial (mm.d-1); é o fator de correção da fórmula (adimensional)
para compensar o efeito do dia e da noite nas condições climáticas, relaciona a radiação solar, a umidade
relativa máxima e a velocidade do vento diária e noturna;
é o fator de ponderação relacionado com a
temperatura e altitude (adimensional);
é a radiação líquida (mm/dia);
é a função relacionada ao
vento (adimensional) e
é a diferença entre a pressão de saturação do vapor d’água (
e a pressão
de saturação real do vapor no ar (
(mbar).
Imagens de ETP Distribuída
Primeiramente, foi estabelecida a relação entre os dados de NDVI e ETP por meio de regressão linear. Os
dados de ETP utilizados nas regressões lineares correspondem aos calculados pelo método de Penman
Modificado para as estações meteorológicas. Já os dados de NDVI foram adquiridos pela identificação do
valor do NDVI para o pixel de coordenadas idênticas a de cada estação. Em adição, foi adotada a hipótese de
que, quando o NDVI tem seu valor mínimo (-1,0), não ocorre ETP (ETP = 0), visto a não detecção de corpos
de água nas imagens. A partir da plotagem dos dados, obteve-se o diagrama de dispersão e, por meio do
método dos mínimos quadrados, a linha e a equação de regressão (Equação 3) em que é mínima a soma dos
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quadrados dos desvios entre os valores observados e estimados da variável dependente para os dados
amostrais.
(3)
-1
em que
é a evapotranspiração potencial (mm.d ); e são os coeficientes a serem estimados pelo
método dos mínimos quadrados e
é o valor do índice de vegetação da diferença normalizada
(adimensional).
Determinados os coeficientes e da Equação 3, foram gerados os mapas de ETP distribuída no software
Idrisi Andes, por meio da inserção da equação de regressão no módulo Image Calculator, tendo como
variável independente as imagens NDVI. Desta maneira, para cada pixel das imagens NDVI foi calculado o
respectivo valor de ETP, gerando as imagens de ETP distribuída.
RESULTADOS
Mapas de Uso e Cobertura do Solo
Analisando o uso e cobertura do solo nas Figuras 2 e 3, verifica-se que a cobertura predominante na bacia do
rio Negrinho é a mata nativa, composta por floresta Ombrófila Mista em seus estágios de regeneração (63,71
e 56,26%, respectivamente). O reflorestamento possui a segunda maior área de cobertura (17,70% em
01/02/2009 e 19,01% em 28/08/2009), evidenciando a importância/magnitude das atividades de
reflorestamento para a região. As áreas de agricultura, solo exposto e áreas urbanas representam áreas de
9,68, 3,28 e 5,63%.
Figura 2: uso e cobertura do solo em 01/02/2009.
Figure 2: Land use on February 01, 2009.
Figura 3: uso e cobertura do solo em 28/08/2009.
Figure 3: Land use on August 28, 2009.
Geração das imagens NDVI
As Figuras 4 e 5 representam o NDVI para a bacia do rio Negrinho. Constatam-se valores entre -1 e 1 e que
as imagens NDVI destacam a vegetação em relação aos demais elementos, como áreas urbanas e solo
exposto. Os tons de verde indicam áreas cobertas de vegetação, sendo que as zonas em verde escuro
representam regiões de vegetação densa, como florestas, onde os valores de NDVI estão próximos de 1. As
zonas urbanas, o solo exposto e os plantios recentes estão representados em tons mais amarelados, com
NDVI variando de 0 a -1. Na bacia em estudo não foi detectada a presença de corpos d’água de magnitude
suficiente a serem evidenciados nas imagens NDVI, uma vez que as imagens apresentam uma resolução de
30x30m. Para extração dos dados visando à relação ETP x NDVI, foram geradas imagens NDVI que
abrangem todas as estações meteorológicas (visualizadas no canto inferior direito das Figuras 4 e 5).
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Figura 4: Imagem NDVI para 01/02/2009.
Figure 4: NDVI image to February 1, 2009.
Figura 5: Imagem NDVI para 01/02/2009.
Figure 5: NDVI image to August 28, 2009.
Mapas de ETP Distribuída
A relação entre os dados NDVI e ETP foi realizada a partir da regressão linear entre os dados de ETP das
estações e de NDVI, dos pixels de localização geográfica idêntica a das estações meteorológicas (Tabela 4),
obtendo-se os diagramas de dispersão (Figuras 6 e 7).
Tabela 4: Dados de NDVI e ETP utilizados para regressão linear.
Table 4: NDVI and ETP data used in linear regression.
01 de fevereiro de 2009
28 de agosto de 2009
Estação
NDVI
ETP (mm.d-1)
NDVI
ETP (mm.d-1)
Rio Negrinho A862
0,587035
3,945
0,55113
2,902
Indaial A817
0,906801
4,976
0,631533
3,602
Florianópolis A806
0,84359
5,345
0,692394
3,410
Curitiba A807
0,770952
4,657
0,417897
3,343
Morretes A873
0,888212
4,989
0,893864
3,212
Rio dos Bugres
0,757434
4,145
0,408139
2,646
Itaopá A851
0,776037
4,889
Ituporanga A863
0,84667
4,598
Ilha do Mel A847
0,910759
6,012
6.5
6
5.5
5
4.5
4
3.5
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
-1.2 -1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0
NDVI
y = 2.7302x + 2.6389
R² = 0.9364
NDVI x ETP
ETP (mm/dia)
ETP (mm/dia)
NDVI x ETP
0.2 0.4 0.6 0.8 1
1.2
Figura 6. Relação ETP x NDVI, para 01/02/2009.
Figure 6. Relation ETP x NDVI to February 1, 2009.
4
3.5
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
-1.2 -1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0
y = 1.9054x + 2.0244
R² = 0.9193
0.2 0.4 0.6 0.8 1
NDVI
1.2
Figura 7. Relação ETP x NDVI, para 28/08/2009.
Figure 7. Relation ETP x NDVI to August 28, 2009.
Obtidos os diagramas de dispersão, foram estabelecidas as equações de regressão por meio do método dos
mínimos quadrados, para 01/02/2009 e 28/08/2009, visualizadas nas Figuras 6 e 7, respectivamente.
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As Figuras 8 e 9 representam as imagens de ETP distribuída da bacia do rio Negrinho para os dia 01 de
fevereiro e 28 de agosto de 2009 respectivamente. De maneira geral, as tonalidades de verde claro e amarelo
representam valores mais baixos de evapotranspiração e correspondem às áreas urbanas e ao solo exposto.
As tonalidades de azul correspondem às áreas cobertas por vegetação (cultivos agrícolas, pastagens e
florestas). A partir da Figura 8 constata-se que as zonas urbanas abrangem uma amplitude interquartil de
0,87 mm/dia, variando de 3,84 a 4,71 mm.d-1 (ou seja, 50% do total de dados de ETP localizados mais ao
cento da distribuição estão compreendidos no intervalo de 3,84 a 4,71 mm.d-1). Já as áreas de solo exposto
apresentam uma amplitude interquartil de 0,62 mm.d-1, com variação de ETP de 4,07 a 4,69 mm.d-1.
Verifica-se, em adição, uma amplitude interquartil de 0,29 mm.d-1 para as áreas de agricultura (abrangendo
de 4,76 a 5,05 mm.d-1), 0,12 mm.d-1 para as áreas de reflorestamento (5,04 a 5,16 mm.d-1) e 0,14 mm.d-1 para
as áreas de mata nativa (4,96 a 5,10 mm.d-1). Pela Figura 9 também observa-se valores menores de ETP para
as áreas urbanas e de solo exposto, com amplitude interquartil de 0,47 mm.d-1, variando de 2,74 a 3,21 mm.d1
e 0,34 mm.d-1, abrangendo de 3,03 a 3,37 mm.d-1, respectivamente. Uma amplitude interquartil de 0,28
mm.d-1 é constatada para as áreas de cultivo agrícola (variando de 3,24 a 3,52 mm.d-1), 0,22 mm.d-1 para
mata nativa (3,42 a 3,64 mm.d-1) e 0,19 mm.d-1 para reflorestamento (3,53 a 3,72 mm.d-1). Para as duas datas,
as áreas de reflorestamento e mata nativa apresentam ETP mais elevadas que as demais classes, e exercem
grande influência no comportamento da evapotranspiração, visto que cobrem mais de 75% da área total da
bacia do rio Negrinho. Observa-se, ainda, que a ETP relativa a áreas urbanas pode ter sido superestimada,
visto que as cidades de Rio Negrinho e São Bento do Sul se enquadram em zona rural (com vegetação em
meio à área urbana) e que, visualmente, a área urbana, no mapa de uso e cobertura do solo, foi
sobreestimada, em função da resolução da imagem (30x30m). Em suma, a mistura de valores discrepantes de
reflectância nas áreas urbanas, em função da presença de vegetação, ocasionou uma variabilidade maior nos
dados de ETP estimados, o que explicaria amplitudes interquartis maiores em relação às demais classes de
uso e cobertura do solo.
Figura 8. Mapa de ETP distribuída, para 01/02/09.
Figure 8. Map of distributed ETP to February 1, 2009.
Figura 9. Mapa de ETP distribuída, para 28/08/09.
Figure 9. Map of distributed ETP to August 28, 2009.
CONCLUSÕES
Os resultados permitem concluir que:
• O método aplicado obteve bom ajuste, evidenciando uma alta relação entre índice de vegetação da
diferença normalizada e evapotranspiração potencial pelos elevados coeficientes de determinação (r 2 =
0,9364 e 0,9193).
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• Para as imagens LandSat-TM5, datadas de 01 de fevereiro e 28 de agosto de 2009, o NDVI variou de -1 a
1 na bacia do rio Negrinho, indicando que existem áreas sem cobertura vegetal e com densa cobertura de
vegetação, respectivamente.
• Na bacia do rio Negrinho, a vegetação tem grande influência no comportamento da evapotranspiração,
visto que corresponde a mais de 75% de sua área.
• A evapotranspiração apresentou os menores valores para as áreas urbanas, com amplitude interquartil
entre 3,84 e 4,71 mm.d-1 em 01 de fevereiro de 2009 e 2,74 a 3,21 mm.d-1 em 28 de agosto de 2009, e os maiores
valores para áreas de reflorestamento, com amplitude interquartil entre 5,04 e 5,16 mm.d-1 em 01 de fevereiro de
2009 e 3,53 a 3,72 mm.d-1 em 28 de agosto de 2009.
Recomenda-se a utilização de imagens com melhor resolução espacial e espectral para um melhor resultado
nos mapas de uso e cobertura do solo e nas imagens NDVI e, consequentemente, uma estimativa mais
apurada da evapotranspiração. Sugere-se o uso de imagens com melhor resolução temporal para diminuir o
problema de nuvens e obter um comportamento sazonal da evapotranspiração e a aplicação em regiões com
mais dados meteorológicos disponíveis, favorecendo a análise estatística da relação NDVI x ETP.
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