Título:	Sensoriamento remoto e análise espacial na determinação de processos hidrológicos no bioma Cerrado.
Autor(es):	Salles, Leandro de Almeida
Orientador(es):	Roig, Henrique Llacer
Assunto:	Bioma Cerrado Precipitação Sensoriamento remoto Evapotranspiração Análise espacial Vazão de água
Data de publicação:	7-Jul-2020
Data de defesa:	30-Abr-2020
Referência:	SALLES, Leandro de Almeida. Sensoriamento remoto e análise espacial na determinação de processos hidrológicos no bioma Cerrado. 2020. 180 f., il. Tese (Doutorado em Geociências Aplicadas)—Universidade de Brasília, Brasília, 2020.
Abstract:	This work assessed the use of remote sensing and spatial analysis in determining hydrological processes, aiming at establishing the diagnosis of precipitation, actual evapotranspiration (ETa), and streamflow in the Cerrado Biome. Satellite precipitation estimates (SPEs) generated from the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) (TRMM Multi-satellite Precipitation Analysis (TMPA 3B42)) and the Global Precipitation Measurement (GPM) (Integrated Multi- satellitE Retrievals for GPM (IMERG) and the Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP)) were evaluated. The ETa was assessed using the Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) model with data from the Moderate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), the Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) and the Thermal Infrared Sensor (TIRS). The SPEs and the ETa were assessed under different conditions and were used with the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) to simulate Q and ETa in an agricultural river basin. The results demonstrate that the new generation of SPEs obtained from the GPM era datasets (IMERG and GSMaP) is able to guarantee continuity in the monitoring of precipitation in central Brazil, with IMERG presenting the best correlations with the rain gauges. Overall, SWAT presented a better performance simulating streamflow using IMERG compared with TMPA and GSMaP and, in some cases, the simulations which used the rain gauge network dataset, with Nash & Sutcliffe (NS) efficiency > 0.75. SSEBop model estimated ETa satisfactorily in areas of pasture, reforestation and native vegetation, using data from ETM + and TIRS, with a coefficient of determination (R2 ), respectively, equal to 0.8, 0.59 and 0.91 in the scenarios with the best results. Finally, the ETa time series from MODIS contributed positively to SWAT`s simulation of streamflow and ETa at the sub-basin level, with NS> 0.6 in the validation scenarios which used parameters ranges obtained by calibrating both variables simultaneously with the SUFI-2 optimization algorithm, also displaying the best levels of uncertainties in the estimation of the parameters.
Unidade Acadêmica:	Instituto de Geociências (IG)
Informações adicionais:	Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Pós-Graduação em Geociências Aplicadas, 2020.
Programa de pós-graduação:	Programa de Pós-Graduação em Geociências Aplicadas e Geodinâmica
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Aparece nas coleções:	Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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