Aplicação do Índice de Vegetação à Espacialização da Evapotranspiração

Abstract

Sabe-se que a evapotranspiração (ET) é um fenômeno afetado pela vegetação local, logo, conhecer o índice de vegetação da região tal como o Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) permite analisar sua influência na estimativa de ET. Neste trabalho, objetivou-se construir e avaliar modelos de interpolação espacial de dados de ET de referência (ETo) diária utilizando dados de NDVI como uma terceira variável preditora. A ETo foi computada utilizando dados de estações meteorológicas do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), o NDVI foi adquirido através das cenas do satélite Landsat-8. Para os modelos de interpolação, foram empregadas as técnicas Inverse Distance Weighting (IDW), Ordinary Kriging (OK) e Random Forest (RF). Esses modelos de interpolação foram utilizados para avaliar o desempenho dos modelos gerados com a adição do NDVI. Na etapa de avaliação, utilizou-se a validação cruzada leave-one-out, onde as estimativas dos modelos sem e com NDVI foram avaliadas pelas métricas Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Squared Error (RMSE), Coeficiente de Pearson (R) e Bias. Os resultados do RMSE e MAE mostraram que o NDVI como variável preditora melhorou a precisão da estimativa de ETo para a RF, enquanto o IDW e OK não sofreram influência pelo seu uso. De forma geral, o emprego do NDVI não contribuiu de forma significativa para uma melhor estimativa dos modelos.