Modelagem da evapotranspiração da cana-de-açúcar utilizando abordagens de sensoriamento remoto e machine learning
type: CreativeWork
description: O uso de sensoriamento remoto combinando informações de estações meteorológicas tem sido estudado como uma alternativa a estimativa da demanda hídrica, porém algumas limitações ainda persistem, requerendo novas metodologias que possa superá-las. Desta forma, essa tese teve como objetivo geral estimar a ETa (evapotranspiração atual) da cana-de-açúcar utilizando machine learning com base em dados obtidos por sensoriamento remoto ativo e passivo, bem como múltiplas fontes de informação. Os objetivos específicos foram divididos em três capítulos: 1) Estimar a evapotranspiração utilizando machine learning e sensoriamento remoto passivo; 2) Estimar a evapotranspiração utilizando machine learning e sensoriamento remoto passivo sem a necessidade de estação meteorológica em campo; e 3) Estimar a evapotranspiração utilizando machine learning e sensoriamento remoto ativo na presença de nuvens. Para tal, foram adquiridos dados dos sensores OLI (Operational Land Imager) e TIRS (Thermal Infrared Sensor) embarcados nos satélites Landsat 8 e 9, a fim de determinar a ET rF (fração evapotranspirativa) e posterior ETa utilizando o modelo METRIC (Mapping Evapotranspiration at High Resolution with Internalized Calibration). Essas variáveis foram utilizadas como resposta, enquanto as variáveis explicativas foram obtidas dos sensores MSI (Multispectral Instrument), embarcado no Sentinel-2, e SAR (Synthetic Aperture Radar), no Sentinel-1. Os dados meteorológicos, climatológicos, de solos, elevação do terreno e astronômicas, foram utilizados para garantir um treinamento e desempenho adequados dos algoritmos de machine learning. No primeiro capítulo, foi possível observar a capacidade dos modelos de machine learning em estimar a ETrF utilizando dados do sensor MSI, que não possui banda termal. O modelo que obteve melhor desempenho nessa abordagem foi o XgbLinear, com R² = 0.91 e RMSE = 0.10, apresentando resultados satisfatórios. Os valores estimados de ETrF, neste capítulo, quando multiplic…
abstract: O uso de sensoriamento remoto combinando informações de estações meteorológicas tem sido estudado como uma alternativa a estimativa da demanda hídrica, porém algumas limitações ainda persistem, requerendo novas metodologias que possa superá-las. Desta forma, essa tese teve como objetivo geral estimar a ETa (evapotranspiração atual) da cana-de-açúcar utilizando machine learning com base em dados obtidos por sensoriamento remoto ativo e passivo, bem como múltiplas fontes de informação. Os objetivos específicos foram divididos em três capítulos: 1) Estimar a evapotranspiração utilizando machine learning e sensoriamento remoto passivo; 2) Estimar a evapotranspiração utilizando machine learning e sensoriamento remoto passivo sem a necessidade de estação meteorológica em campo; e 3) Estimar a evapotranspiração utilizando machine learning e sensoriamento remoto ativo na presença de nuvens. Para tal, foram adquiridos dados dos sensores OLI (Operational Land Imager) e TIRS (Thermal Infrared Sensor) embarcados nos satélites Landsat 8 e 9, a fim de determinar a ET rF (fração evapotranspirativa) e posterior ETa utilizando o modelo METRIC (Mapping Evapotranspiration at High Resolution with Internalized Calibration). Essas variáveis foram utilizadas como resposta, enquanto as variáveis explicativas foram obtidas dos sensores MSI (Multispectral Instrument), embarcado no Sentinel-2, e SAR (Synthetic Aperture Radar), no Sentinel-1. Os dados meteorológicos, climatológicos, de solos, elevação do terreno e astronômicas, foram utilizados para garantir um treinamento e desempenho adequados dos algoritmos de machine learning. No primeiro capítulo, foi possível observar a capacidade dos modelos de machine learning em estimar a ETrF utilizando dados do sensor MSI, que não possui banda termal. O modelo que obteve melhor desempenho nessa abordagem foi o XgbLinear, com R² = 0.91 e RMSE = 0.10, apresentando resultados satisfatórios. Os valores estimados de ETrF, neste capítulo, quando multiplic…
author: Santos, Robson Argolo dos
language: por
keywords: Evapotranspiração - Medição, Cana-de-açúcar, Aprendizado do computador, Sensoriamento remoto
date published: 2023-07-28
date modified: 2026-07-24T01:21:15Z
provider: Brazil UFV
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidade Federal de Viçosa

PropertyValue
property ID: DOI
value: 10.47328/ufvbbt.2023.576