Evapotranspiration mapping of commercial corn fields in Brazil using SAFER algorithm

SAFER (Simple Algorithm for Evapotranspiration Retrieving) is a relatively new algorithm applied successfully to estimate actual crop evapotranspiration (ET) at different spatial scales of different crops in Brazil. However, its use for monitoring irrigated crops is scarce and needs further investigation. This study assessed the performance of SAFER to estimate ET of irrigated corn in a Brazilian semiarid region. The study was conducted in São Desidério, Bahia State, Brazil, in corn-cropped areas in no-tillage systems and irrigated by central pivots. SAFER algorithm with original regression coefficients (a = 1.8 and b = -0.008) was initially tested during the growing seasons of 2014, 2015, and 2016. SAFER performed very poorly for estimating corn ET, with RMSD values greater than 1.18 mm d-¹ for 12 fields analyzed and NSE values 0 in most fields. To improve estimates, SAFER regression coefficients were calibrated (using 2014 and 2015 data) and validated with 2016 data, with the resulting coefficients a and b equal to 0.32 and -0.0013, respectively. SAFER performed well for ET estimation after calibration, with r² and NSE values equal to 0.91 and RMSD = 0.469 mm d-¹. SAFER also showed good performance (r² = 0.86) after validation, with the lowest RMSD (0.58 mm d-¹) values for the set of 14 center pivots in this growing season. The results support the use of calibrated SAFER algorithm as a tool for estimating water consumption in irrigated corn fields in semiarid conditions.

Evapotranspiration mapping of commercial corn fields in Brazil using SAFER algorithm

SAFER (Simple Algorithm for Evapotranspiration Retrieving) is a relatively new algorithm applied successfully to estimate actual crop evapotranspiration (ET) at different spatial scales of different crops in Brazil. However, its use for monitoring irrigated crops is scarce and needs further investigation. This study assessed the performance of SAFER to estimate ET of irrigated corn in a Brazilian semiarid region. The study was conducted in São Desidério, Bahia State, Brazil, in corn-cropped areas in no-tillage systems and irrigated by central pivots. SAFER algorithm with original regression coefficients (a = 1.8 and b = -0.008) was initially tested during the growing seasons of 2014, 2015, and 2016. SAFER performed very poorly for estimating corn ET, with RMSD values greater than 1.18 mm d-¹ for 12 fields analyzed and NSE values 0 in most fields. To improve estimates, SAFER regression coefficients were calibrated (using 2014 and 2015 data) and validated with 2016 data, with the resulting coefficients a and b equal to 0.32 and -0.0013, respectively. SAFER performed well for ET estimation after calibration, with r² and NSE values equal to 0.91 and RMSD = 0.469 mm d-¹. SAFER also showed good performance (r² = 0.86) after validation, with the lowest RMSD (0.58 mm d-¹) values for the set of 14 center pivots in this growing season. The results support the use of calibrated SAFER algorithm as a tool for estimating water consumption in irrigated corn fields in semiarid conditions.(AU)

Mapping of corn phenological stages using NDVI from OLI and MODIS sensors / Mapeamento dos estádios fenológicos da cultura do milho utilizando o NDVI derivado dos sensores OLI e MODIS

Crop phenology knowledge is relevant to a series of actions related to its management and can be accessed through vegetation indexes. Thus, this study aimed to evaluate the use of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), from images of OLI and MODIS sensors, to obtain phenological information from corn crops. To this end, we evaluated two corn cropping areas, irrigated by a central pivot, and located western Bahia state, Brazil. These areas were managed with high technology and had no record of biotic and abiotic stresses. NDVI showed a well-defined temporal pattern throughout the corn cycle, with a rapid increase at the beginning, stabilization at intermediate stages, and decreases at the end of the cycle. Excellent fits for polynomial equations were obtained to estimate NDVI as a function of days after sowing (DAS), with R² values of 0.96 and 0.95 for images of OLI and MODIS sensors, respectively. This demonstrates that both sensors could characterize corn canopy changes over time. NDVI ranges were correlated with the main phenological stages (PE), using the direct relationship between both variables (NDVI and PE) with days after sowing (DAS). For the beginning and end of each phenological stage, NDVI ranges were validated through model identity testing. NDVI proved to be a suitable parameter to assess corn phenology accurately and remotely. Finally, NDVI was also an important tool for detecting biotic and abiotic stresses throughout the crop cycle, and hence for decision making based on corn phenology.(AU)

O conhecimento da fenologia das culturas é relevante para uma série de ações relacionadas ao seu manejo e pode ser acessada por meio de índices de vegetação. Portanto, objetivou-se com este trabalho avaliar o potencial do uso do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), calculado a partir de imagens dos sensores OLI e MODIS para obter informações fenológicas da cultura do milho. Para tanto, foram utilizadas duas áreas de cultivo de milho irrigadas por sistema de pivô central na região oeste do estado da Bahia, Brasil. Estas áreas foram manejadas com alta tecnologia e sem registro de ocorrência de estresses bióticos e abióticos. O NDVI apresentou um padrão temporal bem definido ao longo do ciclo de desenvolvimento, com rápido incremento no início do desenvolvimento, estabilização nos estádios intermediários, e decréscimos na parte final do ciclo. Excelentes ajustes para as equações polinomiais foram obtidos para estimar o NDVI em função dos dias após a semeadura (DAS), com R² de 0,96 e 0,95 para as imagens do sensor OLI e MODIS, respectivamente, demonstrando que os sensores são capazes de caracterizar temporalmente as modificações do dossel da cultura do milho ao longo do ciclo. Intervalos de valores de NDVI foram correlacionados com os principais estádios fenológicos (EF) da cultura do milho, utilizando a relação direta de ambas as variáveis (NDVI e EF) com os dias após a semeadura (DAS). Os intervalos de valores de NDVI para o início e final de cada estádio fenológico foram validados através do teste de identidade do modelo, tornando o NDVI uma variável adequada para ser utilizada no acesso a fenologia do milho com precisão de maneira remota. Por fim, esses valores também são uma importante ferramenta para detecção de problemas bióticos e abióticos ao longo do ciclo de cultivo e para tomadas de decisão baseadas na fenologia da cultura.(AU)

Alternative low-cost precipitation kit for assessing irrigation systems / Kit de precipitação alternativo de baixo custo para avaliação de sistemas de irrigação

Irrigation systems must be assessed periodically to verify equipment quality and the need for adjustments. For this, precipitation test kits are necessary. However, commercially available kits have as their main disadvantage the high cost. Therefore, this study aimed to develop an alternative low-cost precipitation kit and verify its efficiency compared to an available commercial brand. The validation test was carried out at the Laboratory of Hydraulics of the Federal University of Viçosa (UFV) using a conventional sprinkler system organized in a quadrangular arrangement. Water collections were carried out within two hours using a grid of plastic collectors spaced at 3 × 3 m and installed at 0.7 m above the ground. The coefficient of determination (R2 ), uniformity coefficients, application efficiency, and thematic maps of the spatial variability of the applied irrigation depth were compared between kits and used for the validation of measurements. The results showed a high agreement between the developed (GESAI) and a commercial kit (Trademark) (R2 = 0.9849), and a high spatial agreement between the collected water depths. Therefore, the GESAI kit is a low-cost alternative for the assessment of irrigation systems.(AU)

Os sistemas de irrigação devem ser avaliados periodicamente para a verificação da qualidade do equipamento e a necessidade de ajustes. Para isso, kits de ensaios de precipitação são necessários, entretanto, os kits comercialmente disponíveis apresentam como principal desvantagem o elevado custo. Assim, o presente trabalho teve como objetivo elaborar um kit de precipitação alternativo de baixo custo e averiguar a sua eficiência frente a marca comercial disponível. O ensaio de validação foi realizado no Laboratório de Hidráulica da Universidade Federal de Viçosa (UFV), utilizando um sistema de aspersão convencional, disposto em um arranjo quadrangular. As coletas de água foram realizadas no período de duas horas, com auxílio de uma malha de coletores plásticos espaçados em 3 x 3 m e instalados a 0,7 m acima do solo. Para comparação e validação das medições foram utilizados o coeficiente de determinação (R²), coeficientes de uniformidade, eficiência de aplicação e mapas temáticos da variabilidade espacial da lâmina aplicada entre os kits. Os resultados mostraram que houve elevada concordância entre o kit desenvolvido (GESAI) e o kit comercial (Trademark) (R² = 0,9849) e uma concordância espacial elevada entre as lâminas coletadas. Portanto, recomenda-se o uso do kit GESAI como uma alternativa de baixo custo para a avaliação de sistemas de irrigação.(AU)

Remote sensing as a tool to determine biophysical parameters of irrigated seed corn crop / Sensoriamento remoto como ferramenta para determinação de parâmetros biofísicos da cultura do milho semente irrigado

In recent years, many studies have been conducted combining orbital remote sensing data and crop growth models for vegetation monitoring, evapotranspiration estimation and quantification of biophysical parameters, e.g., NDVI, surface temperature, albedo, and biomass. The aim of the present study was to estimate evapotranspiration (ETr), biomass (BIO), and water productivity (WP) for irrigated seed corn crop using the SAFER algorithm and Landsat 8 satellite images. For this, eight cloud-free images were acquired at different phenological stages over the interest area on the United States Geological Survey website and meteorological data. ETr was estimated by the SAFER algorithm, BIO by the Monteith model, and WP by the BIO/ETr ratio. ETr values ranged from 0 to 6 mm d-1, with the highest values coinciding with the period of high vegetative crop vigor, while the lowest values were found at the sowing season. The highest biomass values were observed from images at 46 and 62 days after sowing (DAS), corresponding to 286 and 289 kg ha-1 d-1, respectively. The highest mean of water productivity was observed at 62 DAS, with 6.9 kg m-3 of water, corresponding to the period of maximum vegetative crop vigor. The application of the SAFER model together with Landsat 8 satellite images was an alternative to identifying the spatial and temporal variation of biophysical parameters of the corn crop. It could assist in the management of water in irrigated agriculture and decision making in large-sized farms.(AU)

Nos últimos anos, tem sido realizado muitos estudos que associam dados de sensoriamento remoto orbital e modelos de crescimento de cultura para fins de monitoramento da vegetação, estimativa de evapotranspiração e quantificação de parâmetros biofísicos, por exemplo o NDVI, temperatura da superfície, albedo, biomassa. O objetivo do presente estudo foi estimar a evapotranspiração (ETr), a biomassa (BIO) e a produtividade de água (PA) para a cultura do milho semente irrigado utilizando-se o algoritmo SAFER e imagens do satélite Landsat 8. Para tal, foram adquiridas oito imagens, em diferentes fases fenológica, livre de nuvem sobre a área de interesse no site United States Geological Survey e dados meteorológicos. A ETr foi estimada por meio do algoritmo SAFER, a BIO pelo modelo de Monteith e a PA pela razão BIO/ETr. A ETr apresentou valores variando entre 0 e 6 mm d-1, sendo os maiores valores coincidentes com o período de maior vigor vegetativo da cultura e os menores com a época de semeadura. Os maiores valores de biomassa são notados nas imagens aos 46 e 62 dias após a semeadura (DAS), correspondendo a 286 e 289 kg ha-1 d-1, respectivamente. A maior média da produtividade da água é observado aos 62 DAS, com 6,9 kg m-3 de água, correspondente ao período de máximo vigor vegetativo da cultura. A aplicação do modelo SAFER juntamente com imagens do Satélite Landsat 8 mostrou-se uma alternativa na identificação da variação espacial e temporal dos parâmetros biofísicos da cultura do milho, podendo auxiliar no manejo da água na agricultura irrigada e na tomada de decisão em propriedades agrícolas de grande porte.(AU)

Productivity and water demand of maize estimated by the modified satellite Priestley-Taylor algorithm / Produtividade e demanda hídrica do milho estimado pelo algoritmo de Priestley-Taylor modificado para satélite

The water demand of crops, as well as the relation of this variable to productivity and other important factors related to the sustainable management of agriculture, makes it relevant to estimate parameters that help in the most assertive and efficient decision-making in the agricultural environment. In this context, the work aims to estimate the actual evapotranspiration (ETa), biomass (Bio), water productivity (WP) and crop productivity (P), using the Landsat-8 satellite, through the Modified Satellite Priestley-Taylor Algorithm (MS-PT). For this, ETa was estimated for maize culture irrigated by central pivots, using the MS-PT with six images of Landsat-8, which were free of clouds. The ETa estimate was accurate in the first 60 days after emergence (DAE) of the crop. Subsequently, the variables Bio, P, and WP were estimated using the ETa and the assumptions of the Monteith (1972) model. Therefore, we sequentially calculated the dry biomass, crop productivity and water productivity. ETa presented a high correlation with Bio from the second image (06/10/2015), due to the canopy closure of the crop and, consequently, the predominance of transpiration in the evapotranspiration phenomenon. The water productivity was constant throughout the maximum vegetative stage until the reproductive phase R4 of the crop, verifying in this interval the best efficiency in the conversion of water in biomass. From the obtained results, it is verified that the set of algorithms used in the estimation of the parameters demonstrated the potential to increase the capacity to handle agriculture in a more efficient, assertive and sustainable way.

A demanda hídrica das culturas, assim como a relação dessa com variáveis de produtividade e outros importantes fatores relacionados ao manejo da agricultura sustentável, faz com seja relevante a estimação de parâmetros que auxiliam de modo assertivo e eficiente a tomada de decisão no ambiente agrícola. Nesse contexto, o objetivo desse trabalho foi estimar a evapotranspiração real (ETa), biomassa (Bio), produtividade da água (WP) e a produtividade da cultura (P), utilizando imagens do satélite Landsat-8, por meio do algoritmo Priestley-Taylor modificado para satélite (MS-PT). Para isso, estimou-se a ETa para a cultura do milho irrigado por pivôs central, utilizando o MS-PT com seis imagens do Landsat-8, as quais encontravam-se livre de nuvens. A estimativa da ETa foi acurada nos primeiros 60 dias após a emergência (DAE) da cultura. Posteriormente, as variáveis Bio, P, e WP foram estimadas utilizando a ETa e os pressupostos do modelo de Monteith (1972). A ETa apresentou alta correlação com a Bio a partir da segunda imagem (10/06/2015), em função do fechamento dossel da cultura e consequentemente a predominância da transpiração no fenômeno de evapotranspiração. A WP foi constante durante o máximo crescimento vegetativo até a fase reprodutiva da cultura denominada R4, sendo verificado nessa amplitude de tempo a melhor eficiência da conversão de água em biomassa. A partir dos resultados obtidos, verifica-se que esse conjunto de algoritmos utilizados para estimativa dos parâmetros relacionados a produtividade do milho mostraram o potencial de crescimento que se tem para melhorar a capacidade de como lidar com uma agricultura mais eficiente, assertiva e sustentável.

Productivity and water demand of maize estimated by the modified satellite Priestley-Taylor algorithm / Produtividade e demanda hídrica do milho estimado pelo algoritmo de Priestley-Taylor modificado para satélite

The water demand of crops, as well as the relation of this variable to productivity and other important factors related to the sustainable management of agriculture, makes it relevant to estimate parameters that help in the most assertive and efficient decision-making in the agricultural environment. In this context, the work aims to estimate the actual evapotranspiration (ETa), biomass (Bio), water productivity (WP) and crop productivity (P), using the Landsat-8 satellite, through the Modified Satellite Priestley-Taylor Algorithm (MS-PT). For this, ETa was estimated for maize culture irrigated by central pivots, using the MS-PT with six images of Landsat-8, which were free of clouds. The ETa estimate was accurate in the first 60 days after emergence (DAE) of the crop. Subsequently, the variables Bio, P, and WP were estimated using the ETa and the assumptions of the Monteith (1972) model. Therefore, we sequentially calculated the dry biomass, crop productivity and water productivity. ETa presented a high correlation with Bio from the second image (06/10/2015), due to the canopy closure of the crop and, consequently, the predominance of transpiration in the evapotranspiration phenomenon. The water productivity was constant throughout the maximum vegetative stage until the reproductive phase R4 of the crop, verifying in this interval the best efficiency in the conversion of water in biomass. From the obtained results, it is verified that the set of algorithms used in the estimation of the parameters demonstrated the potential to increase the capacity to handle agriculture in a more efficient, assertive and sustainable way.(AU)

A demanda hídrica das culturas, assim como a relação dessa com variáveis de produtividade e outros importantes fatores relacionados ao manejo da agricultura sustentável, faz com seja relevante a estimação de parâmetros que auxiliam de modo assertivo e eficiente a tomada de decisão no ambiente agrícola. Nesse contexto, o objetivo desse trabalho foi estimar a evapotranspiração real (ETa), biomassa (Bio), produtividade da água (WP) e a produtividade da cultura (P), utilizando imagens do satélite Landsat-8, por meio do algoritmo Priestley-Taylor modificado para satélite (MS-PT). Para isso, estimou-se a ETa para a cultura do milho irrigado por pivôs central, utilizando o MS-PT com seis imagens do Landsat-8, as quais encontravam-se livre de nuvens. A estimativa da ETa foi acurada nos primeiros 60 dias após a emergência (DAE) da cultura. Posteriormente, as variáveis Bio, P, e WP foram estimadas utilizando a ETa e os pressupostos do modelo de Monteith (1972). A ETa apresentou alta correlação com a Bio a partir da segunda imagem (10/06/2015), em função do fechamento dossel da cultura e consequentemente a predominância da transpiração no fenômeno de evapotranspiração. A WP foi constante durante o máximo crescimento vegetativo até a fase reprodutiva da cultura denominada R4, sendo verificado nessa amplitude de tempo a melhor eficiência da conversão de água em biomassa. A partir dos resultados obtidos, verifica-se que esse conjunto de algoritmos utilizados para estimativa dos parâmetros relacionados a produtividade do milho mostraram o potencial de crescimento que se tem para melhorar a capacidade de como lidar com uma agricultura mais eficiente, assertiva e sustentável.(AU)

Remote sensing as a tool to determine biophysical parameters of irrigated seed corn crop / Sensoriamento remoto como ferramenta para determinação de parâmetros biofísicos da cultura do milho semente irrigado

In recent years, many studies have been conducted combining orbital remote sensing data and crop growth models for vegetation monitoring, evapotranspiration estimation and quantification of biophysical parameters, e.g., NDVI, surface temperature, albedo, and biomass. The aim of the present study was to estimate evapotranspiration (ETr), biomass (BIO), and water productivity (WP) for irrigated seed corn crop using the SAFER algorithm and Landsat 8 satellite images. For this, eight cloud-free images were acquired at different phenological stages over the interest area on the United States Geological Survey website and meteorological data. ETr was estimated by the SAFER algorithm, BIO by the Monteith model, and WP by the BIO/ETr ratio. ETr values ranged from 0 to 6 mm d-1, with the highest values coinciding with the period of high vegetative crop vigor, while the lowest values were found at the sowing season. The highest biomass values were observed from images at 46 and 62 days after sowing (DAS), corresponding to 286 and 289 kg ha-1 d-1, respectively. The highest mean of water productivity was observed at 62 DAS, with 6.9 kg m-3 of water, corresponding to the period of maximum vegetative crop vigor. The application of the SAFER model together with Landsat 8 satellite images was an alternative to identifying the spatial and temporal variation of biophysical parameters of the corn crop. It could assist in the management of water in irrigated agriculture and decision making in large-sized farms.

Nos últimos anos, tem sido realizado muitos estudos que associam dados de sensoriamento remoto orbital e modelos de crescimento de cultura para fins de monitoramento da vegetação, estimativa de evapotranspiração e quantificação de parâmetros biofísicos, por exemplo o NDVI, temperatura da superfície, albedo, biomassa. O objetivo do presente estudo foi estimar a evapotranspiração (ETr), a biomassa (BIO) e a produtividade de água (PA) para a cultura do milho semente irrigado utilizando-se o algoritmo SAFER e imagens do satélite Landsat 8. Para tal, foram adquiridas oito imagens, em diferentes fases fenológica, livre de nuvem sobre a área de interesse no site United States Geological Survey e dados meteorológicos. A ETr foi estimada por meio do algoritmo SAFER, a BIO pelo modelo de Monteith e a PA pela razão BIO/ETr. A ETr apresentou valores variando entre 0 e 6 mm d-1, sendo os maiores valores coincidentes com o período de maior vigor vegetativo da cultura e os menores com a época de semeadura. Os maiores valores de biomassa são notados nas imagens aos 46 e 62 dias após a semeadura (DAS), correspondendo a 286 e 289 kg ha-1 d-1, respectivamente. A maior média da produtividade da água é observado aos 62 DAS, com 6,9 kg m-3 de água, correspondente ao período de máximo vigor vegetativo da cultura. A aplicação do modelo SAFER juntamente com imagens do Satélite Landsat 8 mostrou-se uma alternativa na identificação da variação espacial e temporal dos parâmetros biofísicos da cultura do milho, podendo auxiliar no manejo da água na agricultura irrigada e na tomada de decisão em propriedades agrícolas de grande porte.