Estimativa dos componentes do balanço de energia e da evapotranspiração para áreas de cultivo de soja no sul do Brasil utilizando imagens do sensor TM Landsat 5 | Estimation of energy balance components and evapotranspiration in soybean crop in southern Brazil using TM – Landsat 5 images

O presente estudo teve como objetivo avaliar a eficiência do algoritmo SEBAL na estimativa dos componentes de balanço de energia e da evapotranspiração para áreas de cultivo de soja irrigada no município de Cruz Alta (RS), assim como analisar a variação temporal e espacial da evapotranspiração a partir de imagens do sensor TM Landsat 5. O algoritmo Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) foi aplicado a seis imagens distribuídas ao longo do ciclo fenológico da cultura da soja, no município de Cruz Alta, RS, nas safras 2009 e 2010. As estimativas obtidas foram comparadas com os dados de superfície, obtidos por meio da estação micrometeorológica localizada na área de estudo. As estimativas mais precisas foram as do saldo de radiação, enquanto que a estimativa que apresentou maior erro foi a do fluxo de calor no solo. O SEBAL mostrou potencial para mapear a variabilidade espacial e temporal da evapotranspiração, evidenciando sensibilidade aos diferentes tipos de ocupação do solo e aos diferentes estádios de desenvolvimento da cultura.

The present study aimed to evaluate the efficiency of SEBAL algorithm in estimating the energy balance components and evapotranspiration for irrigated soybean areas, near the municipality of Cruz Alta, RS, Brazil, and to analyze the temporal and spatial variation of evapotranspiration from Landsat TM5 image. The Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) was applied to six images distributed throughout the soybean growth season in 2009 and 2010 harvests. The estimates were compared to micrometeorological data retrieved from a station located in the studied area. The most accurate modeled parameter estimatives was net radiation while the one which presented the highest error was soil heat flux. The SEBAL showed potential to map the spatial and temporal evapotranspiration variability, showing sensitivity to different types of land cover and to different crop development stages.