As técnicas de sensoriamento remoto têm sido promissoras para o desenvolvimento de medidas confiáveis e economicamente viáveis da produção vegetal em grandes áreas. Este trabalho objetivou aplicação de técnicas de sensoriamento remoto e do algoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) na estimativa da biomassa vegetal acima do solo das áreas de pastagem na Fazenda Experimental da Embrapa Gado de Corte, Campo Grande, Mato Grosso do Sul. Para a área de estudo, foram encontrados valores de biomassa vegetal variando de 0 a 4.755 kg MS ha-1, com valor médio de 1.981 kg MS ha-

ANDRADE, R. G.

BARBOSA, R. A.

BATISTELLA, M.

DELGADO, R. C.

LIMA, E. de P.

SEDIYAMA, G. C.

Repository Open Access to Scientific Information from Embrapa

APLICAÇÃO DE TÉCNICAS DE SENSORIAMENTO REMOTO NA ESTIMATIVADA BIOMASSA VEGETAL DE PASTAGEM NO MATO GROSSO DO SULRICARDO G. ANDRADE1, MATEUS BATISTELLA2, RODRIGO A. BARBOSA3,GILBERTO C. SEDIYAMA4, RAFAEL C. DELGADO5, EVALDO DE P. LIMA61 Engenheiro Agrícola, Pesquisador, Centro Nacional de Pesquisa de Monitoramento por Satélite, CNPM/Embrapa, Campinas – SP, Fone:(0xx19) 3211 6200, ricardo@cnpm.embrapa.br.2 Biólogo, Pesquisador, Centro Nacional de Pesquisa de Monitoramento por Satélite, CNPM/EMBRAPA, Campinas – SP.3 Engenheiro Agrônomo, Pesquisador, Centro Nacional de Pesquisa de Gado de Corte, CNPGC/EMBRAPA, Campo Grande - MS.4 Engenheiro Agrônomo, Prof. Titular, Depto. de Engenharia Agrícola, UFV, Viçosa – MG.5 Meteorologista, Doutorando em Meteorologia Agrícola, Depto. de Engenharia Agrícola, UFV, Viçosa – MG.6 Meteorologista, Doutorando em Meteorologia Agrícola, Depto. de Engenharia Agrícola, UFV, Viçosa – MG.Apresentado no XVI Congresso Brasileiro de Agrometeorologia – 22 a 25 de Setembro de2009 – GranDarrell Minas Hotel, Eventos e Convenções – Belo Horizonte, MGRESUMO: As técnicas de sensoriamento remoto têm sido promissoras para odesenvolvimento de medidas confiáveis e economicamente viáveis da produção vegetal emgrandes áreas. Este trabalho objetivou aplicação de técnicas de sensoriamento remoto e doalgoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) na estimativa da biomassavegetal acima do solo das áreas de pastagem na Fazenda Experimental da Embrapa Gado deCorte, Campo Grande, Mato Grosso do Sul. Para a área de estudo, foram encontrados valoresde biomassa vegetal variando de 0 a 4.755 kg MS ha-1, com valor médio de 1.981 kg MS ha-1.PALAVRAS-CHAVE: balanço de energia, satélites, eficiência do uso da radiação.APPLICATION OF REMOTE SENSING TECHNIQUES TO ESTIMATE THEABOVEGROUND BIOMASS OF PASTURE IN MATO GROSSO DO SULABSTRACT: Remote sensing techniques have been promising for the development ofreliable and economically viable methods used for the estimation of production in large areas.This paper describes the application of remote sensing techniques and the algorithm SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land) in the estimation of the aboveground biomassof pasture at the Experimental Farm of Embrapa Beef Cattle, Campo Grande, Mato Grosso doSul. For the study area, the range of pasture aboveground biomass was from 0 to 4.755 kg MSha-1, with an average value of 1.981 kg MS ha-1.KEYWORDS: energy balance, satellites, and light use efficiency.INTRODUÇÃO: Nos últimos anos tem crescido o número de pesquisas que empregamtécnicas de sensoriamento remoto na identificação de áreas de cultivo, bem como, naestimativa de parâmetros biofísicos a serem utilizados em modelos de crescimento, balançohídrico, produtividade, etc. BASTIAANSSEN e ALI (2003) acoplaram no algoritmo SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land) o modelo da produção de biomassa propostopor MONTEITH (1972), juntamente com o modelo de eficiência do uso da radiação que foiestruturado por FIELD et al. (1995), para estimar a biomassa acima do solo (kg m-2) na baciaIndus no Paquistão; o mesmo foi realizado por SAMARASINGHE (2003) no Sri Lankautilizando imagens obtidas pelo satélite NOAA-AVHRR (National Oceanic and AtmosphericAdministration – Advanced Very High Resolution Radiometer). Este trabalho teve o objetivode estimar a biomassa vegetal acima do solo das áreas de pastagem com uso de técnicas desensoriamento remoto na área de abrangência da Fazenda Experimental da Embrapa Gado deCorte, município de Campo Grande, Mato Grosso do Sul.MATERIAL E MÉTODOS: A área de estudo está localizada na Fazenda Experimental daEmbrapa Gado de Corte, município de Campo Grande, MS (Figura 1a). Segundo aclassificação de Köppen, a região situa-se na faixa de transição entre o clima Cfamesotérmico úmido sem estiagem e o clima Aw tropical úmido, com estação chuvosa noverão e seca no inverno (BIANCHIN et al., 2004). Para obtenção da biomassa vegetal pormeio do acoplamento do modelo CASA no algoritmo SEBAL (Figura 1b), foram utilizados osdados meteorológicos (temperatura do ar, radiação e velocidade do vento) da estaçãoautomática Campo Grande-A702 do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), latitude20,45oS, longitude 54,6166oW e altitude de 530 metros, Campo Grande, MS. Utilizaram-setambém as sete bandas espectrais do sensor TM do satélite Landsat 5, obtida dos catálogos deimagens do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais – INPE.                                 (a)                                                                    (b)Figura 1. (a) Delimitação da Fazenda Experimental da Embrapa Gado de Corte, CampoGrande, MS. Imagem do sensor TM do satélite Landsat 5 na composição RGB (bandas 3, 2,1) para o dia 08/03/2009; (b) Fluxograma do algoritmo SEBAL acoplado no modelo CASApara a obtenção da biomassa vegetal acima do solo.No algoritmo SEBAL utiliza-se a equação do balanço de energia à superfície para estimar ofluxo de calor latente (LE) como um resíduo dos demais componentes (fluxo de calor sensível(H), fluxo de calor no solo (G) e saldo de radiação (Rn)).GHRnLE                                                                                                                  (01)De posse dos componentes do balanço de energia (LE, H, Rn, G, todos em W m-2) foipossível estimar a fração evaporativa () pela seguinte relação:GRnLEHLELE                                                                                                          (02)A fração evaporativa () foi utilizada para a estimativa da biomassa vegetal. Para tanto,adotou-se a metodologia sugerida por BASTIAANSSEN e ALI (2003). Primeiramente,obteve a radiação fotossinteticamente ativa (PAR, em W m-2) por meio da equação: diárioKPAR 48,0                                                                                                                  (03)Em que, expressa a PAR como 48% da radiação de onda curta incidente num período de 24horas. Sabe-se que a radiação absorvida e utilizada pelos pigmentos da planta (RadiaçãoFotossinteticamente Ativa Absorvida, APAR) encontra-se na faixa correspondente aoespectro de luz visível (0,4 a 0,7 m). Também, é sabido que a radiação na faixa doinfravermelho próximo é fortemente refletida pela vegetação. Devido a esta absorção seletivae reflexão pelas plantas, a combinação da reflectância do visível e do infravermelho próximodeu origem aos chamados índices de vegetação, sendo o Índice de Vegetação da DiferençaNormalizada (NDVI) um dos mais usados na estimativa da fração da radiação PAR absorvidapelo dossel das plantas (FPAR, em W m-2). Com base nesse conceito, a determinação daFPAR foi realizada por meio da expressão empírica sugerida por DAUGHTRY et al. (1992):NDVIFPAR 257,1161,0                                                                                               (04)Após as estimativas de PAR e FPAR, determinou-se a APAR (em W m-2) empregando aequação:PARFPARAPAR                                                                                                              (05)Em seqüência, realizou-se o cálculo dos escalares de temperatura T1 e T2, dado por:21 .0005,0.02,08,0 optopt TTT                                                                                                (06)     monoptmonopt TTTTT103,0exp11.102,0exp112                                            (07)Em que, T1 é o fator que descreve os efeitos que surgem por causa do ar frio; T2 é um fator deredução da eficiência do uso da radiação devido ao ar quente; Topt é a temperatura média do ar(ºC), durante o mês de máximo índice de área foliar ou NDVI; e Tmon é a temperatura do armédia mensal (ºC). Nesse ponto, ao substituir o escalar da disponibilidade hídrica (W) pelafração evaporativa () foi feito o cálculo da eficiência do uso da radiação (), utilizando paratal finalidade a seguinte expressão: 21* TT                                                                                                                         (08)Em que, * é a máxima eficiência do uso da radiação, igual a 2,5 g MJ-1. Com a determinaçãode , obteve a biomassa vegetal (Bio, kg m-2) dada por: 21* TTAPARBio                                                                                                       (09)RESULTADOS E DISCUSSÃO: A Figura 2a mostra a variação espacial do NDVI nas áreasde pastagens da Fazenda Experimental da Embrapa Gado de Corte, Campo Grande, MS. Já aFigura 2b apresenta a espacialização da biomassa vegetal das áreas de pastagens. Observa-seque a variação da biomassa vegetal está em conformidade com os valores de NDVI, ou seja,áreas com alto NDVI encontram-se com valores elevados de biomassa vegetal e áreas combaixo NDVI se mostram com baixos valores de biomassa vegetal. O NDVI das áreas depastagens variou de 0,052 a 0,786 enquanto que a biomassa vegetal oscilou entre 0 e 4.755 kgMS ha-1, com média de 1.981 kg MS ha-1. Conforme apresentado na Figura 3a, verificou-seum coeficiente de determinação de 0,7527 ao plotar uma representação de 12.864 pixels nadescrição da relação entre o NDVI e a biomassa vegetal das áreas de pastagens da FazendaExperimental da Embrapa Gado de Corte, Campo Grande, MS. A Figura 3b apresenta ohistograma da biomassa vegetal.                                      (a)                                                                            (b)Figura 2. (a) Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI); (b) Biomassa Vegetaldas áreas de pastagens da Fazenda Experimental da Embrapa Gado de Corte, Campo Grande,MS.y = 7214,7x2,0245R2 = 0,75270100020003000400050000 0,2 0,4 0,6 0,8 1NDVIBiomassa vegetal (kg/ha)         0501001502002500 743 1486 2229 2972 3715 4458Biomassa Vegetal (kg/ha)Pixels                                         (a)                                                                     (b)Figura 3. (a) Representação de 12.864 pixels na descrição da relação entre o NDVI e abiomassa vegetal de pastagens da Fazenda Experimental da Embrapa Gado de Corte, CampoGrande, MS; (b) histograma de frequência da biomassa vegetal.BARBOSA et al. (1996) obtiveram para o capim-Mombaça uma massa de forragem de 7.200kg MS ha-1 no verão e 2.400 kg MS ha-1 no inverno. CARNEVALLI (2003) ao analisar amassa de forragem do capim-Mombaça no pré e pós-pastejo submetido a combinações deintensidades e freqüências de pastejo em lotação rotacionada encontrou valores de massa deforragem variando de 4.300 kg MS ha-1 a 8.900 kg MS ha-1 no pré-pastejo. Entretanto, no pós-pastejo foram encontrados valores de massa de forragem oscilando entre 1.400 kg MS ha-1 a4.920 kg MS ha-1 de acordo com a altura do resíduo e época do ano. Já BARBOSA (2004) aoestudar o capim-Tanzânia na Fazenda Experimental da Embrapa Gado de Corte, obteve nopré-pastejo massa de forragem variando de 3.650 kg MS ha-1 a 7.490 kg MS ha-1. No entanto,no pós-pastejo a massa de forragem oscilou entre 2.000 kg MS ha-1 e 4.300 kg MS ha-1, deacordo com a altura do resíduo e época do ano.CONCLUSÕES: Dentro dos limites territoriais da Fazenda Experimental da Embrapa Gadode Corte, observou-se que a biomassa vegetal das áreas de pastagens teve variação espacial deacordo com o índice de cobertura do solo, sendo encontrados valores de biomassa vegetalvariando de 0 a 4.755 kg MS ha-1, com valor médio de 1.981 kg MS ha-1. Os resultadospreliminares aqui obtidos sugerem que a metodologia utilizada possui grande potencial deaplicação. Em estudos subsequentes, dados amostrais de biomassa vegetal (matéria seca daparte aérea) obtidos em campo serão incorporados de forma a validar os resultados deestimativas de biomassa vegetal das pastagens gerados pelo algoritmo SEBAL.REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS:BARBOSA, R. A. Características morfofisiológicas e acúmulo de forragem em capim-Tanzânia (Panicum maximum Jacq. Cv. Tanzânia) submetido a freqüências eintensidades de pastejo. Viçosa, MG: UFV, 2004. 116p. Tese (Doutorado em Zootecnia) –Universidade Federal de Viçosa.BARBOSA, M. A. A. F., DAMASCENO, J. C., CECATO, U., SAKAGUTI, E. S. Estudo deperfilhamento em 4 cultivares de Panicum maximum Jacq. Submetidos à duas alturas decorte. In: REUNIÃO ANUAL DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE ZOOTECNIA, 33.,Fortaleza, 1996, Anais... Fortaleza: SBZ, 1996. p. 109-111.BASTIANNSEEN, W. G. M., ALI, S. A new crop yield forecasting model based on satellitemeasurements applied across the Indus Basin, Pakistan. Agriculture Ecosystems &Environment, v. 94, p. 321-340, 2003.BIANCHIN, I., KOLLER, W. W., ALVES, R. G. O., DETMANN, E. Efeito da mosca-dos-chifres, haematobia irritans (L.) (diptera: muscidae), no ganho de peso de bovinos nelore.Ciência Rural, v. 34, n. 3, p. 885-890, 2004.CARNEVALLI, R. A. Dinâmica da rebrotação de pastos de capim-Mombaça submetidosa regimes de desfolhação intermitente. Piracicaba, SP: ESALQ, 2003. 136p. Tese(Doutorado em Agronomia) – Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”,Universidade de São Paulo.DAUGHTRY, C. S. T., GOWARD, K. P., PRINCE, S. D., KUSTAS, W. P. Spectralestimates of absorbed radiation and phytomass production in corn and soyabean canopies.Remote Sensing of the Environment, v. 39, p. 141-152, 1992.FIELD, C. B., RANDERSON, J. R., MALMSTRÖM, C. M. Global net primary production:combining ecology and remote sensing. Remote Sensing of Environment, v. 51, p. 74-88,1995.MONTEITH, J. L. Solar radiation and productivity in tropical ecosystems. Journal ofApplied Ecology, v. 9, p. 747-766, 1972.SAMARASINGHE, G. B. Growth and yields of Sri Lanka’s major crops interpreted frompublic domain satellites. Agricultural Water Management, v. 58, p. 145-157, 2003.

Aplicação de técnicas de sensoriamento remoto na estimativa da biomassa vegetal de pastagem no Mato Grosso do Sul.

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