ANÁLISE PRELIMINAR DA ESTIMATIVA DA TEMPERATURA DA SUPERFÍCIE DA ZONA DA MATA DE ALAGOAS UTILIZANDO IMAGENS DO SATÉLITE TM/LANDSAT 5

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1 ANÁLISE PRELIMINAR DA ESTIMATIVA DA TEMPERATURA DA SUPERFÍCIE DA ZONA DA MATA DE ALAGOAS UTILIZANDO IMAGENS DO SATÉLITE TM/LANDSAT 5 Samuellson Lopes Cabral 1 Alexandre Daniel Santos Ramos de Oliveira 2, Frederico Tejo Di Pace 3, Elenice Lucas Di Pace 4 RESUMO O objetivo desta pesquisa foi estimar a temperatura da superfície terrestre da zona da mata de Alagoas, mediante dados de imagens multiespectrais do TM-Landsat 5. As imagens utilizadas são compostas por sete bandas espectrais do Landsat 5 - TM referentes ao dia 11 de junho de 1990 e 21 de setembro de 1998, na órbita 214 e ponto 67. Os cálculos foram realizados com a utilização do software ERDAS 8.5. A temperatura média da área estudada foi de 25,4ºC para o ano de 1990 e de 28,8ºC para Para a obtenção de uma avaliação mais detalhada da pesquisa seria necessário levar em consideração a topografia local pela utilização do Modelo de Elevação Digital (MED). ABSTRACT The objective of this research was the determination of the surface temperature in the zone of the bush of Alagoas, using images of TM-Landsat 5h. The used images are composed for seven referring spectral bands the Landsat 5 - TM to days 11 of June of 1990 and 21 of September of The calculations had been carried through with the use of software ERDAS 8.5. The mean surface temperature was of 25,4ºC for the year of 1990 followed by 28,8,95ºC for For more detailed avaliation of this research it would be necessary to take in consideration the local topography with the Digital Elevation Model. Palavras-chave: TM-Landsat 5, Temperatura da Superfície. INTRODUÇÃO O sensoriamento remoto é a ciência e arte de obter informação sobre um objeto, área ou fenômeno através da análise de dados adquiridos por um instrumento que não entra em contato direto com o objeto, área ou fenômeno em investigação (Lillesand e Kiefer, 1979 e 1995). Os satélites de sensoriamento remoto têm favorecido a realização de levantamentos à distância de variações físicas e químicas da superfície terrestre em áreas extensas e inóspitas, tendo como principais favorecidos os monitoramentos e mapeamentos sazonais da superfície da Terra. Huete (1988) afirma que a 1 Aluno de Graduação em Meteorologia. Instituto de Ciências Atmosféricas, UFAL. samuellsoncabral@hotmail.com 2 Aluno de Graduação em Meteorologia. Instituto de Ciências Atmosféricas, UFAL. xande_maceio@hotmail.com 3 Doutor Prof. Adj. Instituto de Ciências Atmosféricas, UFAL, Campus A. C. Simões, BR 104 Norte, km 97, Cidade Universitária Maceió AL, CEP Tel fred@ccen.ufal.br 4 Msc Prof.(a) Adj. Instituto de Ciências Atmosféricas, UFAL, Campus A. C. Simões, BR 104 Norte, km 97, Cidade Universitária Maceió AL, CEP Tel elenice@ccen.ufal.br

2 composição espectral do fluxo radiante proveniente da superfície da Terra produz informações sobre as propriedades físicas, químicas e biológicas de solos, água e vegetações que caracterizam o sistema terrestre. O sensoriamento remoto apresenta a grande vantagem de propiciar estimativas da temperatura da superfície em uma escala regional ou global (Dash et al., 2002). Neste sentido, vários autores buscam desenvolver métodos que propiciem estimativas confiáveis da T S (Qin et al., 2001). A temperatura é uma das variáveis mais medidas e monitoradas entre os fenômenos climatológicos, tais como, monitoramento de secas, de stress hídrico de cultura, da superfície do mar, de detecção de queimadas e estudos de mudanças climáticas, dentre outras. Pela relevância que o assunto apresenta e a importância da utilização de novas técnicas nas estimativas das variáveis meteorológicas, como entrada nos modelos de previsões de clima e de tempo, em escalas regionais e globais, o sensoriamento remoto via satélite tem fornecido uma ótima ferramenta para quantificar essas variáveis. Ademais, o sensoriamento remoto por satélites é, na escala de tempo e espaço, o meio mais objetivo para o monitoramento do sistema superfície-atmosfera. METODOLOGIA APLICADA Foram utilizadas duas imagem obtidas pelo satélite TM - Landsat 5, adquirida pela Coordenação de Pós-graduação em Meteorologia do Instituto de Ciências Atmosféricas da Universidade Federal de Alagoas UFAL junto ao INPE Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. A imagem corresponde à órbita 214 e ponto 67 no dia e hora: 11 de junho1990 e 21 de setembro1998 as 09h30min (hora solar): As sete bandas de cada uma das imagens da imagem foram empilhadas e em seguida recortadas, através do software ERDAS Imagine 8.5, que resultou no retângulo (Figuras 01 e 02) com as seguintes coordenadas: canto superior esquerdo (longitude W e latitude S), canto superior direito (longitude Oeste e latitude Sul), canto inferior direito (longitude W e latitude S) e canto inferior esquerdo (longitude W e latitude S) referentes a região da zona da mata alagoano que é o interesse do estudo. No processamento das imagens foram desenvolvidos modelos através da ferramenta Model Maker do programa ERDAS Imagine 8.5, gentilmente cedido para o desenvolvimento da pesquisa pela Universidade Federal de Campina Grande UFCG através da Coordenação de Pós- Graduação em Meteorologia. Área Agrícola Vegetação Nativa Área Agrícola Vegetação Nativa Figura 01: Composição RGB das bandas 2,3 e 4 do mapeador temático do Landsat-5 da área de estudo, para o dia 1/06/1990. Figura 02. : Composição RGB das bandas 2,3 e 4 do mapeador temático do Landsat-5 da área de estudo, para o dia 21/09/1998.

3 . Calibração radiométrica A radiância espectral de cada banda representa a energia solar refletida por cada pixel, por unidade de área, de tempo, de ângulo sólido e de comprimento de onda, medida ao nível do satélite Landsat (aproximadamente 705 km de altura), para as bandas 1, 2, 3, 4, 5 e 7. Para a banda 6, essa radiância representa a energia emitida por cada pixel e pode ser obtida pela equação (Markham e Baker, 1987): L ) (L bi a i = a i + ND 01) 255 em que a e b são as radiâncias espectrais mínima e máxima (W m -2 sr -1 µm -1 ), detectada pelo TM - Landsat 5, ND é a intensidade do pixel (número inteiro compreendido entre 0 e 255, inclusive) e i corresponde as bandas (1, 2,... e 7) do TM - Landsat 5. Reflectância monocromática A reflectância monocromática de cada banda, definida como sendo a razão entre o fluxo de radiação solar refletido e o fluxo de radiação solar incidente, foi obtida segundo a equação (Allen et al., 2002; Silva et al., 2005): ρ π.l ) (ρ = 02) k.cos Z.d r em que L é a radiância espectral de cada banda, k é a irradiância solar espectral de cada banda no topo da atmosfera 2 1 (Wm μm ), Z é o ângulo zenital solar e é o inverso do quadrado da distância relativa Terra-Sol, dada por (Iqbal, 1983): 2 r = 1, ,034221cosΓ+ 0,001280senΓ+ 0,000719cos 2 Γ+ 0,000077sen 2 Γ 03 ro d r Em que Γ = 2 π(d 1) / 365 (rad) e D é a ordem de dia do ano. Índices de vegetação: SAVI e IAF Para o cálculo do índice de vegetação ajustado para os efeitos do solo (Soil Adjusted Vegetation Index SAVI) que é um índice que busca amenizar os efeitos do Background do solo, é utilizada a expressão (Huete, 1988). (1 + L)(ρ IV ρv ) SAVI = 04) ( L + ρ + ρ ) IV V Onde: L é constante. Em vários estudos utiliza-se L=0, 5, que é o valor mais freqüente na literatura (Huete & Warrick, 1990).

4 O índice de área foliar (IAF) é definido pela razão entre a área foliar de toda a vegetação por unidade de área utilizada por essa vegetação. O IAF é um indicador da biomassa de cada pixel da imagem e o mesmo é computado pela seguinte equação empírica obtida por Allen et al.(2002). 0,69 SAVI ln 0,59 IAF = 05) 0,91 Emissividades Para obtenção da temperatura da superfície, é utilizada a equação de Planck invertida, válida para um corpo negro, há a necessidade de introduzir a emissividade de cada pixel no domínio espectral da banda termal ε NB. Por sua vez, quando do computo da radiação de onda longa emitida por cada pixel, há de ser considerada a emissividade no domínio da banda larga ε 0 podem ser obtida, para NDVI>0 e IAF<3, segundo: ε NB =0,97+0,00331IAF 06) ε 0 =0,95+0,01IAF 07) para pixels com IAF 3, ε NB = ε 0 = 0,98. Temperatura da superfície Para obtenção da temperatura da superfície (T s ) foram utilizadas a radiancia espectral da banda termal L λ6 e a emissividade ε NB obtida na etapa anterior. Dessa forma, obtêm-se a temperatura da superfície (K) pela expressão: K 2 Ts = ε NB * K ln Lλ ) + 1 Onde K 1 =607,76 Wm -2 sr -1 μm -1 e K 2 = 1260,56K são constantes de calibração da banda termal Landsat 5-T.(Allen et al.,2002). RESULTADOS E DISCUSSÃO A tabela 01 apresenta valores estatísticos da temperatura da superfície para os dias 11 de junho de 1990 e 21 de setembro de 1998 e a figura 03 representa os histogramas da temperatura da superfície dos referidos dias, onde a média é representada pela linha vertical vermelha. Os valores da temperatura da superfície referentes ao dia 11 de junho de 1990 variaram de 23,2ºC a 28,9ºC, com amplitude de 5,7ºC e desvio padrão de ± 0,767ºC; para o dia 21 de setembro de 1998 os valores variaram de 24,7ºC a 37,2ºC, com desvio padrão de ± 1,718ºC. A maior dispersão dos dados foi

5 encontrada para 21 de setembro de 1998, onde verificamos a influência da variação sazonal das respectivas imagens. A Figura 04 representa as imagens da temperatura da superfície (T s ) para os dias em estudo. Observando a referida figura, constata-se que as áreas com tonalidade amarela representam valores da temperatura inferiores a 24,7 C no dia 11/06/1990 e não se constam os mesmos valores para o dia 21/09/1998. As áreas com tons verde e vermelho representam as áreas que possuem valores intermediários correspondentes aos intervalos de 24,7 C a 28,7 C. As áreas com tonalidade vermelha representam os valores da temperatura da superfície superiores a 28,7 C. Tabela 01: Valores estatísticos da temperatura da superfície, para os dias 11 de junho de 1990 e 21 de setembro de Temperatura da superfície (T s ) Mínimo (ºC) Máximo (ºC) Média (ºC) Desvio padrão (ºC) Variância (ºC) ,2 28,9 25,4 ± 0,767 0, ,7 37,2 28,8 ± 1,718 2,951 a) b) Figura 03 - Histograma da temperatura da superfície (ºC) para os dias 11/06/1990(a) e 21/09/1998 (b). a) b) T S < 24,7 24,7º>T S <26,7º 26,7º>T S <28,7º T S >28,7º Figura 04 - Imagem da Temperatura da superfície (ºC) para os dias 11/06/1990 (a) e 21/09/1998 (b)

6 CONCLUSÕES No dia 11/06/1990 a temperatura média da superfície ficou em torno de 25,4 C, apresentando um desvio padrão de ± 0,767 C e para o dia 21/09/1998 a média foi em torno de 28,8 C com a temperatura máxima de 37,2 C e o desvio padrão de ± 1,781 C. Os valores estimados da temperatura da superfície em 21/09/1998 são maiores do que os estimados em 11/06/1990 devido à ausência de precipitação nos meses e dias próximos à data da passagem do satélite, da maior cobertura vegetal em 1990 e devido à influência da variação sazonal das respectivas imagens, apresentando um aumento de 3,4 C na temperatura média da superfície. Como continuidade da pesquisa propõe-se que sejam considerados os principais tipos de solos das áreas estudadas, para uma melhor avaliação dos parâmetros analisados e que sejam feitas medidas da temperatura da superfície terrestre em pontos georrefenciados e de fácil identificação na imagem, para uma análise comparativa mais eficiente. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ALLEN, R.G., TASUMI, M. and TREZZA, R. SEBAL (Surface Energy Balance Algorithms for Land). Advance Training and Users Manual Idaho Implementation, version 1.0, 97p., DASH, P., GOTTSCHE, F. S., OLESEM, F. S., and H. FISCHER, H., Land surface temperature and emissivity estimation from passive sensor data: Theory and practice-current trends. International Journal of Remote Sensing, 23: , HUETE, A. R. Adjusting Vegetation Indices for Soil Influences. International Agrophysics. 4(4): , IQBAL. M. An Introduction to Solar Radiation. Lbrary of Congress Cataloging in Publication data, Academic Press Canadian LILLESAND, T. M. and KIEFER, R. W. Remote sensing and image interpretation. John Wiley and Sons, Inc. New York. 1979/1974/1995. QIN, Z.; KARNIELI, A.; BERLINER, P. A mono-window algorithm for retrieving land surface temperature from Landsat TM data and its application to the Israel-Egypt border region. Int. Journal of Remote Sensing, v. 22, nº. 18 p , MARKHAM, B. L. and BARKER, L. L. Thematic mapper bandpass solar exoatmospherical irradiances, Int. Journal of Remote Sensing, v. 8, nº. 3 p , 1987 HUETE, A. R. and WARRICK, A. W., Assessment of Vegetation and Soil Water Regimes in Partial Canopies with Optical Remotely Sensed Data. Remote Sensing of Environment. 32: , 1990.