Estimating Crop Coefficients Using Remote Sensing-Based Vegetation Index

Crop coefficient (Kc)-based estimation of crop evapotranspiration is one of the most commonly used methods for irrigation water management. However, uncertainties of the generalized dual crop coefficient (Kc) method of the Food and Agricultural Organization of the United Nations Irrigation and Drainage Paper No. 56 can contribute to crop evapotranspiration estimates that are substantially different from actual crop evapotranspiration. Similarities between the crop coefficient curve and a satellite-derived vegetation index showed potential for modeling a crop coefficient as a function of the vegetation index. Therefore, the possibility of directly estimating the crop coefficient from satellite reflectance of a crop was investigated. The Kc data used in developing the relationship with NDVI were derived from back-calculations of the FAO-56 dual crop coefficients procedure using field data obtained during 2007 from representative US cropping systems in the High Plains from AmeriFlux sites. A simple linear regression model (KcNDVI = 1.457 NDVI - 0.1725) is developed to establish a general relationship between a normalized difference vegetation index (NDVI) from a moderate resolution satellite data (MODIS) and the crop coefficient (Kc) calculated from the flux data measured for different crops and cropping practices using AmeriFlux towers. There was a strong linear correlation between the NDVI-estimated Kc and the measured Kc with an r2 of 0.91 and 0.90, while the root-mean-square error (RMSE) for Kc in 2006 and 2007 were 0.16 and 0.19, respectively. The procedure for quantifying crop coefficients from NDVI data presented in this paper should be useful in other regions of the globe to understand regional irrigation water consumption

Estimation biomass of pasture areas using WorldViiew-2 data

The sustainable use of pastures is of fundamental importance, given that a considerable part of the Brazilian pastures may be in process of degradation or degraded (Andrade et al., 2016). In general, the use of pastures is characterized by extractivism, with few producers who invest in the recovery of the productive potential of pastures and adopting less impactful technologies to the environment. Thus, the intensification of pastoral production systems can be adopted as a viable option to minimize the pressure on opening new areas of agricultural production and reduce the emission of gases causing the greenhouse effect (Barcellos et al., 2008). However, identify areas of pasture that have low production potential can be one of the challenges for large-scale implementation of efficient government policies with the adoption of strategic mitigation measures. In this context, remote sensing data can assist with relevant information for decision making in various scales of time and space. Given the above, aimed to apply data from WorldView-2 sensor and meteorological data to estimate the biomass of pasture areas.Coordenador: Roberto Giolo de Almeida. II SIGEE

Uso do sensoriamento remoto na obtenção de parâmetros biofísicos em plantios de soja.

Neste trabalho, objetivou-se a aplicação de técnicas de sensoriamento remoto como ferramenta para obtenção de parâmetros biofísicos em plantios de soja. O estudo abrange a região da fazenda da Embrapa Soja, Londrina, PR. Foram utilizados dados meteorológicos de estação convencional pertencente ao Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) e imagem do satélite WorldView-2 do dia 30/01/12. A metodologia foi satisfatória na obtenção de parâmetros biofísicos em plantios de soja e tem uso potencial como ferramenta para o monitoramento e a avaliação das condições de cultivo. Tais resultados podem auxiliar em estratégias mais adequadas para tomada de decisão em larga escala

Evapotranspiração no semiárido brasileiro determinada com produtos Modis e estações agrometeorológicas.

Objetivando subsidiar o manejo racional dos recursos naturais na região semiárida do Nordeste do Brasil, imagens MODIS ao longo do ano de 2016 foram usadas em conjunto com uma rede de estações agrometeorológicas. O algoritmo SAFER foi aplicado para modelagem da evapotranspiração atual (ET) nos municípios de Petrolina-PE e JuazeiroBA. Claramente pôde-se ver valores mais elevados da ET para culturas irrigadas (CI) que para vegetação natural (VN) em ambos os municípios. Apesar dos municípios terem apresentado uma dinâmica similar nas taxas evapotranspiratórias ao longo do ano, em Juazeiro, estas representaram 78% daquelas em Petrolina. Uma razão para os valores mais baixos em Juazeiro pode ser devida aos menores consumos da água de irrigação pelas culturas agrícolas

Monitoring of crop water consumption changing based on remotely sensed data and techniques in North Sinai, Egypt

This paper aims to approximate and verify crop water use based on satellite results. Land Surface Temperature (LST) and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) were used as the critical parameters derived from NOAA/AVHRR and landsat8 satellite data. Reference evapotranspiration (ETo) was determined using FAO-Penman-Monteith (FPM) agrometeorological data as a standard process. Based on data from remote sensing, the ETo was calculated based on the Hargreaves (Har) process. ETo-FPM has been used to calibrate ETo-Har under the same conditions for five years (2002-2006). Landsat8 data was obtained on 25 June 2013 and 28 June 2014 and used to estimate the crop coefficient (Kc) based on satellite data (Kc-Sat). The LST was used to predict the maximum, minimum, and mean Tair (oC) levels in June 2013 and 2014. ETo was calculated using the expected maximum, minimum, and mean Tair according to the Har method and was used with Kc-Sat to estimate ETc-Har. ETo-FPM is used to measure ETc-FPM with Kc-Sat. LST and NDVI have been used to measure the Water Deficiency Index (WDI). WDI incorporated ETc to measure the actual evapotranspiration of the crop (ETa). ETa-FPM was used for the evaluation of ETa-Har. The relationship between ETa-FPM and ETa-Har was high, where R2 was 0.99 in 2013 and 2014. ETa determined by Hargreaves based on remotely sensed data was overestimated at about 0.8 (mm/day) compared to the FPM process

Uso do sensoriamento remoto na obtenção de parâmetros biofísicos em plantios de soja.

RESUMO: Neste trabalho, objetivou-se a aplicação de técnicas de sensoriamento remoto como ferramenta para obtenção de parâmetros biofísicos em plantios de soja. O estudo abrange a região da fazenda da Embrapa Soja, Londrina, PR. Foram utilizados dados meteorológicos de estação convencional pertencente ao Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) e imagem do satélite WorldView-2 do dia 30/01/12. A metodologia foi satisfatória na obtenção de parâmetros biofísicos em plantios de soja e tem uso potencial como ferramenta para o monitoramento e a avaliação das condições de cultivo. Tais resultados podem auxiliar em estratégias mais adequadas para tomada de decisão em larga escala. ABSTRACT: This study aimed at applying remote sensing techniques as tool to obtain biophysical parameters in soybean plantations. The study area includes farm of the National Soybean Research Center (Embrapa Soybean), Londrina, Brazil. We used meteorological data from conventional station belonging to the National Institute of Meteorology of Brazil (INMET) and WorldView-2 satellite image from January 30th, 2012. The methodology used was satisfactory in obtaining biophysical parameters in soybean plantations and has potential use as tool for monitoring and evaluating of culture conditions

Radiation and energy balance in dwarf coconut tree with Landsat 8 images in the State of Ceará, Brazil.

Objetivando subsidiar o manejo racional da cultura do coqueiro anão irrigado com diferentes idades, imagens Landsat 8 (L8) e dados climáticos foram usadas através do algoritmo SAFER, ao longo do ano de 2016, para a modelagem dos balanços de radiação e de energia da cultura, no município de Camocim, Estado do Ceará, Nordeste do Brasil. Apesar dos padrões similares nas tendências dos componentes do balanço de energia entre as áreas com diferentes idades das plantas, ao longo do ano, os valores da fração evaporativa (Ef) apresentaram limites de 0,58 na área com plantas de três anos a 1,50 na área com plantas de cinco anos de idade. Os resultados indicaram a necessidade controle da vegetação nas entrelinhas na época chuvosa com cobertura morta, com consequente conservação da umidade na zona das raízes nos períodos mais secos. O algoritmo provou ter forte sensibilidade para quantificar as trocas de energia e de massa nas escalas de parcelas de irrigação pela união do sensoriamento remoto e dados climáticos

Estimation of irrigation through remote sensing in the San Marcos river basin

Trabalho de Conclusão de Curso (especialização)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, 2017.Diante da crescente demanda de água para irrigação e dos constantes eventos de escassez hídrica em vários pontos do globo, faz-se necessário aprimorar as ferramentas de gestão do uso da água. Tendo em vista que a obtenção de dados de campo requer, em muitos casos, uma logística de alto custo, o sensoriamento remoto constitui alternativa para análises de usos consuntivos da água. A partir da utilização de imagens dos satélites Landsat 7 e Landsat 8 e de dados do satélite Tropical Rainfall Measuring Mission, foi realizada estimativa de volumes de água utilizados por empreendimentos agrícolas na irrigação baseando-se em informações de evapotranspiração e coeficiente de cultura. Os volumes estimados de água utilizada por pivôs centrais na bacia hidrográfica do Alto São Marcos mostraram-se adequados quando comparados com os volumes de retirada de água medidos por hidrômetros (r = 0,92). Dessa forma, foi possível obter informações remotas sobre a irrigação que conferem maior suporte para gestão do uso de recursos hídricos. Este estudo pode, portanto, subsidiar o processo de fiscalização de uso da água em áreas irrigadas, tornando-o mais eficiente.Due to the growing demand for water for irrigation and the constant events of water scarcity in several parts of the globe, it is necessary to improve tools of water use management. Considering the high logistic cost to obtain field data in several cases, remote sensing is an alternative for consumptive uses of water analyzes. Using Landsat 7 and Landsat 8 satellites data and Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) satellite 4 data, it was quantified an estimate of water volumes used by agricultural enterprises in irrigation based on evapotranspiration and crop coefficient information. The estimated volumes of water used by central pivots in the Alto São Marcos basin were adequate when compared to the withdrawal volumes measured by water meters (r = 0.92). Thereby it was possible to obtain remotely sensed information about irrigation that gives greater support to water resource management. This study can support the process of water use inspection in irrigated areas, making it more efficient

Índices hídricos para áreas irrigadas na região de desenvolvimento agrícola Petrolina/Juazeiro.

Os algoritmos SAFER e o SUREAL foram usados com produtos MODIS na determinação da evapotranspiração atual (ET), sendo usada com dados de precipitação (P) e evapotranspiração de referência (ET0) para aplicação dos índices IH (P/ET) e ETr (ET/ET0), nas análises do balanço hídrico durante o ano de 2015, em áreas irrigadas da região de desenvolvimento agrícola Petrolina/Juazeiro, Nordeste do Brasil. Tanto para Petrolina como para Juazeiro, as maiores taxas da ET, chegando acima de 4,5 mm dia-1, ocorreram em fevereiro, devido ao suprimento hídrico conjunto das águas das chuvas e de irrigação para as plantas. Os valores mais baixos em novembro (ET < 2,2 mm dia-1) coincidiram com o final de ciclo generalizado das culturas agrícolas. Apesar de P na escala anual ter sido maior em Petrolina (230 mm) em 10% quando comparado com Juazeiro, a menor demanda atmosférica do segundo município resultou em um IH ligeiramente superior. Entretanto, as condições de umidade no solo em Petrolina (ETr = 0,70) foram melhores que às de Juazeiro (ETr = 0,61). Os resultados confirmam o potencial dos algoritmos para o monitoramento das condições hídricas das culturas irrigadas no semiárido brasileiro