Alves, Wilany Rodrigues Galvão

Roberti, Débora Regina

Ruhoff, Anderson Luis

Souza, Vanessa de Arruda

Portuguese

Lume 5.8

Anais do XX SBSRXX SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTOXX Brazilian Symposium on Remote Sensing2 a 5 de abril de 2023Florianópolis, SCEditoresDouglas Francisco Marcolino GherardiIeda Del’Arco SanchesLuiz Eduardo Oliveira e Cruz de AragãoSão José dos Campos2023ESTIMATIVAS DE PRODUTIVIDADE PRIMÁRIA BRUTA (GPP) UTILIZANDO IMAGENS LANDSAT E O MODELO GEESEBAL   Wilany Rodrigues Galvão Alves 1, Anderson Luis Ruhoff 2, Vanessa de Arruda Souza 3, Débora Regina Roberti4  1 Instituto de Pesquisas Hidráulicas – Universidade Federal do Rio Grande do Sul, wilanyg.alves@gmail.com; 2 Instituto de Pesquisas Hidráulicas – Universidade Federal do Rio Grande do Sul, andersonruhoff@gmail.com; 3Instituto de Pesquisas Hidráulicas – Universidade Federal do Rio Grande do Sul, v.arruda.s@gmail.com, 4Departamento de Física – Universidade Federal de Santa Maria, debora@ufsm.br  RESUMO  A GPP corresponde ao carbono fixado pela vegetação. Com o objetivo de facilitar a compreensão e analisar a dinâmica dos fluxos de carbono, foi desenvolvido uma ferramenta para estimar a GPP para o Brasil usando imagens Landsat. Utilizamos o modelo geeSEBAL associado ao CASA no ambiente de programação da plataforma Google Earth Engine. O modelo foi aplicado em oito sítios experimentais, localizados nos biomas da Amazônia, Cerrado e Pampa. As estimativas de GPP diárias obtidas pelo modelo geeSEBAL foram comparadas aos dados observados em torres de fluxo e também com o produto MOD17. Com os resultados obtidos, verificamos que o geeSEBAL e o MOD17 apresentaram RMSD médio de 3,35 e 3,54  gCm-2dia-1 em relação aos dados observados e os valores de R2 foram maiores para a região sul do Brasil.    Palavras-chave — GPP, geeSEBAL, CASA, LUE, landsat.   ABSTRACT  GPP corresponds to carbon fixed by vegetation.  In order to facilitate the understanding of the dynamics of carbon fluxes, a tool was developed to estimate the GPP for Brazil using Landsat images. We used the geeSEBAL model associated with CASA, programming in the Google Earth Engine platform. The model was applied in eight locations in the Amazon, Cerrado and Pampa biomes. The daily GPP estimates obtained by the geeSEBAL model were compared to data observed in flux towers and also compared with the MOD17 product. With the results obtained, we verified that the geeSEBAL and MOD17  presented a mean RMSD of 3.35 and 3.54 gCm-2day-1 in relation to the observed data and the R2 values were higher for the southern region of Brazil.  Key words — GPP, geeSEBAL, CASA, LUE, landsat       1. INTRODUÇÃO  Entender e quantificar as interações que ocorrem entre a su-perfície e a atmosfera são de extrema importância frente ao cenário de mudanças climáticas. Na agricultura, é essencial compreender o impacto de diferentes práticas de manejo do solo analisando sua contribuição no ciclo do carbono. Entre os indicadores, a Produtividade Primária Bruta (GPP - Gross Primary Production) corresponde a quantidade de carbono presente na atmosfera que é fixado pela vegetação e conver-tido em matéria orgânica por meio de processos fotossintéti-cos.  Dentre os métodos utilizados para quantificar a GPP, destaca-se a técnica da covariância de vórtices turbu-lentos (EC – Eddy Covariance) [1] que possibilita a medição imediata de fluxos através de um sistema de sensores instala-dos em torres micro meteorológicas. Entretanto, sua aplica-ção demanda um alto investimento e as estimativas se restrin-gem a área e ao período monitorado. Técnicas de sensoriamento remoto [2,3,4,5] têm sido utilizadas como uma alternativa no monitoramento de áreas de interesse. Índices de vegetação obtidos por sensoria-mento remoto, unidos a variáveis meteorológicas possibili-tam monitorar processos naturais de evapotranspiração, além de ser possível acompanhar estágios fisiológicos da planta, sobre uma ampla cobertura espacial e aplicabilidade de baixo custo. Este trabalho tem como principal objetivo apresen-tar os resultados obtidos ao aplicar uma ferramenta desenvol-vida para estimar a GPP por sensoriamento remoto. Para isso serão utilizadas imagens Landsat, como informações de en-trada no modelo geeSEBAL [6], no ambiente de programação da plataforma Google Earth Engine (GEE).   2. MATERIAL E MÉTODOS  2.1. Área de estudo  O modelo foi aplicado em 8 pontos (Figura 1), localizados na Amazônia, Cerrado e Pampa, onde também estão localizadas torres de fluxo para possibilitar a validação dos resultados.   Ao todo, foram processadas 359 imagens, para diferentes períodos, conforme detalhado na Tabela 1.   https://proceedings.science/p/164421?lang=pt-br 1374 Figura 1. Sítios experimentais equipados com torres de fluxo  Local Período Nº de imagens Cobertura  BAN 2003-2006 31 Formação florestal PDG 2002-2003 08 Formação savânica RJA 1999-2001 20 Formação florestal FNS 2000-2001 23 Pastagem K34 1999-2006 35 Formação florestal K83 1999-2004 08 Formação florestal SMA 2015-2021 173 Gramíneas ACE 2018-2021 61 Gramíneas Tabela 1. Detalhamento referente a cada local de estudo   2.2. Dados utilizados  Foram utilizadas imagens Landsat 5 com resolução espacial de 30 metros.  Os dados meteorológicos foram obtidos através do produto de reanálise ERA5 Land, que fornece informações horárias de variáveis de superfície [7].  Para determinar o uso e cobertura da terra foi utilizado o Projeto MapBiomas – Coleção 06 da Série Anual de Mapas de Uso e Cobertura da Terra do Brasil.  Para a validação foi utilizado séries temporais de dados diários do projeto LBA-ECO CD-32, versão 2 [8], com medições in situ de fluxos de carbono nos biomas Amazônia e Cerrado (sítios experimentais: BAN, PDG, RJA, FNS, K34 e K83). Para o bioma Pampa, foram utilizados dados do projeto SULFLUX (sítios experimentais: SMA e ACE). O produto MOD17 [9] também foi utilizado com o intuito de avaliar o desempenho do modelo geeSEBAL em relação a outro produto de sensoriamento remoto. O produto MOD17 disponibiliza estimativas acumuladas de GPP a cada 8 dias com uma resolução espacial de 500 metros. Todos os dados foram processados na plataforma Google Earth Engine.  2.3. geeSEBAL  O SEBAL [10] é um modelo que permite estimar evapotranspiração através de imagens de satélite utilizando o balanço energético.  Neste trabalho foi utilizada a ferramenta geeSEBAL [6] para obter a Fração Evaporativa (FE).  O modelo Carnegie Stanford Ames Approach (CASA) [11], possibilita calcular a GPP como resultado do produto da radiação fotossinteticamente ativa absorvida pela vegetação (APAR) e da eficiência do uso da luz (ε). Esse modelo foi adaptado [12] para adotar a fração evaporativa fornecida pelo SEBAL como elemento quantificador para o desenvolvimento dos cálculos de interesse, acoplando então o CASA ao SEBAL.  2.4. Fluxograma  A Figura 3 mostra o fluxograma que descreve os processos realizados para obter os resultados.  Figura 3. Fluxograma das etapas realizadas no trabalho  2.5. Modelo CASA para estimativa de GPP  A Radiação Fotossinteticamente Ativa (PAR), em 𝑊. 𝑚−2, é a parte da radiação solar de ondas curtas (0,3-3,0 m) que é absorvida pela clorofila durante o processo de fotossíntese [12].  Essa razão varia entre 45-50%. Neste estudo será ado-tado o valor de 48% da radiação solar global diária (K↓).  𝑃𝐴𝑅 = 0,48. 𝐾↓               (1) Apenas uma fração (fPAR) da PAR é absorvida pela vegetação e pode ser calculada pela equação 02 a seguir:  𝑓𝑃𝐴𝑅 =  −0.161 + 1.257. 𝑁𝐷𝑉𝐼                   (2) assim, a Radiação Fotossinteticamente Ativa Absorvida pela vegetação (𝐴𝑃𝐴𝑅) é: 𝐴𝑃𝐴𝑅 = 𝑓𝑃𝐴𝑅 𝑥 𝑃𝐴𝑅 (𝑊𝑚−2)     (3) O uso eficiente da luz pode ser quantificado como: https://proceedings.science/p/164421?lang=pt-br 1375𝜀 = 𝜀′. 𝐹𝐸. 𝑇1. 𝑇2       (4) Onde: 𝜀′ é  a eficiência máxima de uso da luz pela vegetação sendo obtida através de adaptações de parâmetros para cada bioma e cobertura da terra; FE é a fração evaporativa obtida pelo geeSEBAL; e os fatores 𝑇1 e 𝑇2 indicam a influência da temperatura no uso eficiente da luz pelas plantas, sendo defi-nidos pelas Equações 5 e 6, onde 𝑇𝑜𝑝𝑡 é a temperatura média do ar (°C) do mês de máximo NDVI e 𝑇𝑑𝑎𝑦  é a temperatura média diária do ar (°C). 𝑇1 = 0,8 + 0,02𝑇𝑜𝑝𝑡 − 0,0005𝑇𝑜𝑝𝑡2     (5) 𝑇2 =11+𝑒𝑥𝑝(0,2𝑇𝑜𝑝𝑡−10−𝑇𝑑𝑎𝑦).11+𝑒𝑥𝑝[0,3(−𝑇𝑜𝑝𝑡−10+𝑇𝑑𝑎𝑦)    (6) A partir dos parâmetros calculados anteriormente é possível estimar o valor da GPP em 𝑔. 𝐶. 𝑚−2 𝑑𝑖𝑎−1. 𝐺𝑃𝑃 = 𝐴𝑃𝐴𝑅 . 𝜀    (7) 3. RESULTADOS   A Figura 4 mostra a variação sazonal de GPP (gCm-2dia-1) dos dados médios diários obtidos pelas torres de fluxos (EC), as estimativas diárias do modelo geeSEBAL e a média diária para o acumulado de 8 dias das estimativas do MOD17.  A Figura 5 mostra o comparativo das estimativas de GPP do modelo geeSEBAL com a observada no dia referente a cada imagem Landsat, e com a média diária do MOD17 para intervalo de 8 dias equivalente. A Tabela 2 mostra a análise do coeficiente R² e a raiz do desvio quadrático médio (RMSD) para o mesmo conjunto de dados.    Figura 5. Comparação diária entre as medidas de torres de fluxo com as estimativas do modelo geeSEBAL e produto MOD17* (*média diária para acumulado de 8 dias). Local Nº de imagens geeSEBAL–EC MOD17 – EC RMSD R² RMSD R² BAN 21 2,06 0,00 3,82 0,04 PDG 08 2,52 0,32 3,63 0,77 RJA 11 2,83 0,12 2,72 0,52 FNS 22 3,52 0,30 3,20 0,35 K34 19 3,18 0,10 2,46 0,15 K83 03 2,96 0,23 4,55 0,79 SMA 168 6,08 0,44 5,31 0,62 ACE 61 3,67 0,55 2,61 0,58 Tabela 2. Métricas de comparação entre as medidas de torre de fluxos (EC) com a estimativa do modelo geeSEBAL e produto MOD17* (*média diária para acumulado de 8 dias).   Figura 4. Variação sazonal dos dados medidos de torres de fluxo, e estimativas diárias dos modelos geeSEBALe produto MOD17* (*média diária para acumulado de 8 dias ).   https://proceedings.science/p/164421?lang=pt-br 13764. DISCUSSÕES   Observamos baixos valores de R² em áreas tropicais úmidas (RJA, K34 e K83). Isso pode estar associado à pequena disponibilidade de imagens Landsat com baixa cobertura de nuvens. Os valores mais altos de R² foram obtidos para os sítios experimentais mais ao sul do Brasil, SMA e ACE. Estes sítios estão localizados em uma região de clima subtropical, apresentando uma sazonalidade bem definida. Além disso, há mais informações de dados, possibilitando um maior período analisado, e consequentemente mais imagens por sensoriamento remoto. O modelo geeSEBAL e o produto MOD17 apresentaram RMSD média de 3,35 e 3,54            gCm-2dia-1, respectivamente, em relação aos dados observados nas torres de fluxo. Para todos os sítios experimentais o produto MOD17 apresentou maiores valores de R² em relação ao modelo geeSEBAL.    5. CONCLUSÕES  De acordo com os resultados obtidos é possível concluir que o modelo geeSEBAL descreve uma boa sazonalidade para as estimativas de GPP em parte dos locais analisados. Os valores de RMSD indicam que o modelo geeSEBAL apresenta desempenho semelhante ao MOD17, porém os valores de R2 foram inferiores, quando comparados ambas estimativas de GPP via sensoriamento remoto com os dados observados. É importante destacar a relevância de selecionar um número maior de imagens em trabalhos futuros para analisar melhor o desempenho das estimativas diárias de GPP e testar o modelo geeSEBAL para outros biomas.   6. REFERÊNCIAS  [1] Baldocchi, D.D. Assessing the Eddy Covariance Technique for Evaluating Carbon Dioxide Exchange Rates of Ecosystems: Past, Present and Future. Global Change Biology, 9, 479-492, 2003. https://doi.org/10.1046/j.1365-2486.2003.00629.x  [2] Zhao, M. et al. Improvements of the MODIS terrestrial gross and net primary production global data set. – Remote Sens. Environ. 95: 164–176. 2005  [3] Wu, C.Y.; Munger, J.W.; Niu, Z.; Kuang, D. Comparison of multiple models for estimating gross primary production using MODIS and eddy covariance data in Harvard Forest. Remote Sens. Environ, 114, 2925–2939. 2010.              [4] Junttila, S.; Kelly, J.; Kljun, N.; Aurela, M.; Klemedtsson, L.; Lohila, A.; Nilsson, M.B.; Rinne, J.; Tuittila, E.-S.; Vestin, P.; Weslien, P.; Eklundh, L. Upscaling Northern Peatland CO2 Fluxes Using Satellite Remote Sensing Data. Remote Sens. 2021. https://doi.org/10.3390/rs13040818  [5] Lees, K.J., Quaife, T., Artz, R.R.E., Khomik, M., Clark, J.M. Potential for using remote sensing to estimate carbon fluxes across northern peatlands – A review, Science of The Total Environment, Volume 615, Pages 857-874, ISSN 0048-9697, 2018. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.09.103.  [6] Laipelt, L., Kayser, R.H. B.,Kayser, Fleischmann A. S., Ruhoff A., Bastiaanssen W., Erickson T. A., Melton F., Long-term monitoring of evapotranspiration using the SEBAL algorithm and Google Earth Engine cloud computing, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Volume 178,Pages 81-96,ISSN 0924-2716,  2021 https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.05.018  [7] Muñoz Sabater, J. ERA5-Land hourly data from 1981 to present. Copernicus Climate Change Service (C3S) Climate Data Store (CDS). 2019.   [8] Saleska, S.R., H.R. da Rocha, A.R. Huete, A.D. Nobre, P.E. Artaxo, and Y.E. Shimabukuro. LBA-ECO CD-32 Flux Tower Network Data Compilation, Brazilian Amazon: 1999-2006. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. 2013. https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/1174   [9] Running, S., Mu, Q., Zhao, M. MOD17 MODIS/Terra Gross Primary Productivity 8-Day L4 Global 500m SIN Grid V006 [Data set]. NASA EOSDIS Land Processes DAAC. 2015. https://doi.org/10.5067/MODIS/MOD17AH2.006     [10] Bastiaanssen, W.G.M., Menenti, M., Feddes, R.A., Holtslag, A.A.M.. A remote sensing surface energy balance algorithm for land (SEBAL): 1. Formulation. J. Hydrol. 212–213, 198–212. 1998.  https://doi.org/10.1016/S0022-1694(98)00253-4.  [11] Potter, C.S.; Randerson, J.T.; Field, C.B.; Matson, P.A.; Vitousek, P.M.; Mooney, H.A.; Klooster, S.A. 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Estimativas de produtividade primária bruta (GPP) utilizando imagens Landsat e o modelo geeSEBAL

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