O conhecimento dos fluxos de calor latente (LE) e sensível (H), bem como o conteúdo de água no solo, são de grande importância para muitas aplicações ambientais, incluindo o acompanhamento das necessidades de água nas plantas e a produtividade agrícola, como a irrigação (Kustas et al., 2004; Consoli et al., 2006).
Vários estudos foram feitos nas últimas décadas a fim de descrever o advento do sensoriamento remoto para determinar se esses sistemas podem fornecer informações espaciais dos fluxos de LE e H e de variações no conteúdo de umidade do solo (Mo).
Carlson et al. (1981) estavam entre os primeiros a sublinhar uma relação potencialmente discernível entre esses fluxos, umidade do solo e cobertura vegetal fracionada. Gillies e Carlson (1995) e Gillies et al. (1997) descreveram um método para incorporar bandas visíveis e térmicas para calcular cobertura vegetal fracionada, umidade do solo e evapotranspiração. Assim, desenvolveram um novo método para
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espacialização da disponibilidade de umidade no solo (Mo) e fluxos de energia terra- atmosfera, o que chamaram de “Método do Triângulo”. Seu método triangular permite expressar mudanças de uso da terra, como trajetórias dentro de um domínio triangular com toda faixa de umidade de superfície, cobertura vegetal fracionada e evapotranspiração.
Moran et al. (1994) utilizaram esse conceito para definir um índice de colheita baseado em estresse hídrico. Lambin e Ehrlich (1996) foram os primeiros a usar trajetórias dentro do domínio triangular para quantificar o movimento temporal de pixels associados a alterações no uso e cobertura do solo. Além desses trabalhos, uma série de estudos tem documentado a forma triangular ou trapezoidal relacionados aos dados de imagens obtidos por sensoriamento remoto, tais como: Ray et al, (2002); Bastiaanssen et al, (2005); Stisen et al, (2007); Petropoulos et al, (2009), entre outros.
Segundo Petropoulos et al, (2009), estudos em grandes áreas, quando utilizados por meio de instrumentos terrestres, geralmente, não são capazes de fornecer estimativas dos níveis de fluxos de energia e do conteúdo de umidade do solo. Muitas vezes, sua implementação é cara, demorada e sujeita à falha do instrumento.
A abordagem do método do triângulo é baseada em uma interpretação contextual de um gráfico de dispersão derivado da relação entre temperatura de superfície e índice de vegetação, corroboram trabalhos de Gillies et al. (1995; 1997), Goward et al. (2002) Symanzik et al. (2000), Sun et al. (2005), Brunsell e Anderson (2011), que utilizaram diferentes conjuntos de dados espaciais para demonstrar que os limites da forma triangular pode ser usada para inferir as limitações físicas para a solução dos fluxos de energia de superfície e a disponibilidade da umidade do solo.
O surgimento da forma triangular (ou trapézio) no espaço de características Ts/IV é o resultado da sensibilidade da Ts às variações de Mo em áreas vegetadas. Desta forma, o método do triângulo, caracteriza-se a partir de uma série de valores de pixels obtidas de imagens de Ts e IV, como mostra a Figura 7.
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Figura 9. Esquema gráfico de dispersão dos valores de pixels de NDVI em função da Temperatura de Superfície (Ts) se uma imagem de satélite.
Fonte: Petropoulos et al (2009), adaptado de Lambin and Ehrlich (1996), Sandholt et al. (2002) and Nishida et al. (2003)
Na figura 9, a borda direita do triângulo, ou trapézio (a chamada "borda seca” ou “borda quente"), é definida pelo lugar geométrico dos pontos de pixels de maior temperatura, contendo diferentes quantidades de pixels de solo nu e vegetação, e representa as condições de umidade do solo limitada (Gillies e Temesgen, 2000). Da mesma forma, a borda do lado esquerdo (a chamada "extremidade molhada” ou “borda fria") corresponde ao conjunto de pixels mais frios que têm quantidades variáveis de cobertura vegetal e têm o conteúdo máximo de água no solo.
Variações ao longo da borda inferior (isto é, a “base”) do triângulo (ou trapézio) refletem os efeitos combinados de umidade do solo e variações topográficas entre as áreas de solo exposto, enquanto em seu topo (ápice), equivale ao estado da cobertura vegetal total (expressa pelo valor mais alto IV). Os pontos restantes no espaço triangular correspondem a pixels com diferentes coberturas vegetais, em algum lugar entre o solo descoberto e vegetação densa.
Segundo Petropoulos et al, (2009), para os pixels com os mesmos IV, Ts podem variar significativamente, uma vez bem abastecidos de água, a transpiração atua para esfriar a vegetação de forma muito eficaz, mas, como a vegetação sofre tensão de água
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e a planta tende a fechar seus estômatos, ocorrendo uma diminuição na transpiração que conduz a um aumento da temperatura da folha. Desta forma, Petropoulos (2009), afirma que os pixels com o mesmo IV, com Ts mínima, representam o mais forte resfriamento evaporativo, enquanto que aqueles com o máximo de Ts representam o mais fraco resfriamento evaporativo.
A presença de um trapézio ao invés da forma triangular representa que Ts aumenta quando o IV permanece no valor máximo, e é interpretada como resultado de alteração do conteúdo de água no solo (Carlson, 2007; Murray e Verhoef, 2007).
Os pontos distantes podem representar superfícies anômalas, como água e nuvem. Em qualquer caso, esses pontos são descartados da análise, ou atribuídos valores padrão para superfícies de solo totalmente secas ou molhadas, onde pixels estão perto das bordas secas ou molhadas (Carlson, 2007).
Segundo Brunsell e Anderson (2011), ao considerar energia e fluxos de massas derivados de dados de satélites, faz-se necessário empregar algum modelo que traduz os campos de entrada para o fluxo de interesse, como por exemplo, os valores obtidos de temperatura de superfície e índice de vegetação, para obter fluxo de evapotranspiração.
Carlson, (2007), que utilizou imagens de satélite para o leste da Pensilvânia, a partir dos produtos de índice de vegetação (NDVI) e temperatura de superfície (Ts), para estimar umidade do solo e evapotranspiração, juntamente com um modelo chamado SVAT – solo/planta/atmosfera, obteve um modelo triangular universal, onde os pixels da imagem juntos formariam um triângulo mostrando a trajetória temporal dos pontos de pixels e, com isso, as mudanças de uso da terra.
Desta mesma forma, Price et al. (1990), Nemani et al. (1993), Carlson et al. (1995), Wan et al. (2004), Stisen et al. (2008) e Vancutsem et al. (2010) também utilizaram a correlação da temperatura de superfície versus índice de vegetação para estimar a umidade do solo e evapotranspiração, para monitorar a seca da superfície em diferentes regiões e zonas climáticas.
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3.9.1. Propriedades do Método do Triângulo
Os valores mais altos e mais baixos de NDVI na figura 7, representados por NDVIs e NDVIo, pertencem a 100% de cobertura de vegetação e solo exposto, respectivamente, como demonstraram Carlson e Ripley (1997). Os valores de Ts, são apresentados em forma de temperatura mínima (Tmin) e temperatura máxima (Tmax), escalado da temperatura radiante (T*), que varia de 0 (Tmin), a temperatura que pertence a um grupo denso de vegetação em solos bem regados, a 1,0 (Tmax) temperatura solo seco ou solo nu. Assim, definimos T * como:
Onde Tir é a temperatura de superfície radiante, Tmax é o valor da Ts para solo nu, e Tmin é o valor correspondente de Ts para cobertura máxima da vegetação (Carlson, 2007) e definimos cobertura vegetal fracionada “Fr“ utilizando os valores de NDVI, como:
Onde NDVIo é o valor de NDVI corresponde a solo nu e NDVIs é o valor de NDVI correspondente à cobertura máxima da vegetação (Gillies e Carlson, 1995).
Escalonar os valores para Fr é mais benéfico, pois representa uma quantidade física significativa ligada diretamente aos valores de produção agrícola, Fr minimiza a necessidade de correções atmosféricas, de extrema importância quando se trabalha com série de dados temporais de uma determinada região (Brunsell et al. 2009).
Segundo Carlson (2007), escalonar os valores para Fr e T* gera um triângulo universal cujas coordenadas não dependem de condições ambientais, reduzindo também a sensibilidade para correção atmosférica, ajudando a isolar pixels de nuvem e água tendendo estar fora do triângulo e permitindo a comparação de dados de pixels de diferentes dias e estações dentro da mesma estrutura.
O método do triângulo até o momento foi utilizado em pesquisas desenvolvidos juntamente com modelos complexos conhecidos como SVAT, que consideram
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solo/vegetação/atmosfera (Carlson e Sanchez, 1999). Tais modelos consistem em representações matemáticas determinísticas dos processos físicos envolvidos entre a superfície terrestre e a atmosfera e suas interações (Petropoulos et al, 2009).
Segundo Carlson (2013), esses estudos tem demostrados que vários esforços investidos em métodos matemáticos complexos tem sido desnecessários para obtenção de parâmetros de superfície da terra, como o conteúdo de água no solo e evapotranspiração, pois o método do triângulo pode ser calculado de maneira simples, puramente geométrico, com base em argumentos físicos, de modo a melhorar a sua aplicação prática. Assim, o método pode ser aplicado apenas com algumas variáveis importantes para obtenção da estimativa de umidade do solo e evapotranspiração. Desta forma o intitulamos como “Método do Triângulo Simplificado”, seguindo as seguintes equações:
Mo = 1 – T* (pixel) / T*warm edge
EF total = EFsoil * (1-Fr) + Fr (pixel) * EF veg
EFveg é o valor da vegetação para evapotranspiração potencial (assumido pela equação
ao valor igual a 1), e T* é representado pela temperatura de superfície ao longo da borda quente. Assim, EF soil = Mo e EF veg = 1