Auxílio à pesquisa 17/19398-5 - Evapotranspiração, Geoprocessamento - BV FAPESP
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Calibração estocástica do algoritmo SEBAL para prescrição de irrigação por taxa variável em clima subtropical

Processo: 17/19398-5
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Parceria para Inovação Tecnológica - PITE
Vigência: 01 de abril de 2018 - 31 de março de 2020
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Engenharia Agrícola - Engenharia de Água e Solo
Convênio/Acordo: IBM Brasil
Pesquisador responsável:Marcos Vinícius Folegatti
Beneficiário:Marcos Vinícius Folegatti
Instituição-sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba, SP, Brasil
Empresa: IBM Brasil - Indústria, Máquinas e Serviços Ltda
Pesquisadores principais:Fabio Ricardo Marin
Pesq. associados:Danilton Luiz Flumignan ; Fabio Ricardo Marin ; Jéfferson de Oliveira Costa ; João Paulo Francisco ; Wagner Wolff
Assunto(s):Evapotranspiração  Geoprocessamento  Irrigação de precisão  Otimização estocástica  Aeronaves não tripuladas 

Resumo

A variação espaço-temporal da evapotranspiração (ET) é a chave para melhorar a gestão da água em áreas agrícolas irrigadas. Muitos métodos de sensoriamento remoto foram desenvolvidos para mapear ET, entre eles o mais utilizado é o Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL). No entanto, o SEBAL foi desenvolvido para sensores de satélite e resoluções de imagens particulares, nas quais funções e parâmetros empíricos dentro de seu algoritmo são correspondentes a estes. Portanto, o objetivo deste estudo será a calibração estocástica do algoritmo SEBAL para imagens de veículo aéreo não tripulado (VANT) sob clima subtropical. O estudo será realizado na cidade de Piracicaba, no estado de São Paulo. Imagens do VANT, dados meteorológicos (correlação de turbilhões, razão de Bowen e estação meteorológica), e os dados lisimétricos corresponderão às campanhas do VANT, sendo medidos em tempo real. Utilizando o algoritmo SEBAL será estimado todos os componentes do balanço energético e consequentemente a ET. Assim, a calibração será feita usando o método de mínimos quadrados para resíduos entre a ET, observada (lisímetros, correlação de turbilhões e razão de Bowen) e ET, estimado pelo algoritmo SEBAL. O método de otimização estocástica Particle Swarm Optimization (PSO) será usado para minimizar a soma de desvios dos quadrados. Os novos parâmetros empíricos do algoritmo SEBAL serão obtidos em níveis de incerteza e podem ser usados para compor a prescrição de irrigação por taxa variável (VRI) e compreender a variabilidade espacial do estresse hídrico, ajudando os agricultores a tomar decisões e aumentar a produtividade. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
FAPESP e IBM apoiam projetos de agricultura digital 
Matéria(s) publicada(s) no blog Pesquisa para Inovação FAPESP sobre o auxílio:
FAPESP e IBM apoiam projetos de agricultura digital  
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