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Type: TCC
Title: Avaliação da umidade do solo no estado do Ceará utilizando dados In Situ e estimados pelo satélite SMOS/SENSOR MIRAS
Authors: Silva, Alexsandrov Ramos
Advisor: Ferreira, Antônio Geraldo
Keywords in Brazilian Portuguese : Umidade do solo;SMOS;Sensoriamento remoto;Sensor MIRAS
Keywords in English : Soil Moisture;SMOS;Remote sensing;MIRAS sensor
Issue Date: 2025
Citation: SILVA, Alexsandrov Ramos. Avaliação da umidade do solo no estado do Ceará utilizando dados In Situ e estimados pelo satélite SMOS/SENSOR MIRAS. 2025. 40 f. Monografia (Graduação em Ciências Ambientais) - Instituto de Ciências do Mar, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2025.
Abstract in Brazilian Portuguese: A umidade do solo é um importante parâmetro que influencia na hidrologia de uma região, através dela é possível gerenciar melhor o uso da água e compreender eventos de seca e inundação. O estado do Ceará, localizado no Nordeste do Brasil, tem seu território predominantemente situado na região semiárida e que sofrem com a seca por possuírem altas temperaturas e precipitações concentradas em poucos meses no ano. Dessa forma, esse estudo procurou comparar os dados de umidade do solo do satélite SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity)/Sensor MIRAS (Microwave Imaging Radiometer with Aperture Synthesis), por fornecer dados com alta resolução temporal e espacial, com dados de estações in situ, das cidades Catarina, Crato, Forquilha, Guaraciaba do Norte, General Sampaio, Jaguaribe, Mauriti, Pentecoste, Quixeramobim e Umari, localizadas no estado do Ceará. A metodologia consistiu em comparar os dados diários de sensores in situ de 10 estações do CEMADEM com sensores remotos do satélite SMOS, utilizando o coeficiente de correlação r de Pearson, BIAS e o RMSE. Os gráficos de série temporal mostraram um comportamento semelhante entre os valores de umidade do solo estimada pelo satélite SMOS, com os coletados pelas estações in situ e precipitação. Das 10 estações analisadas, 2 foram descartadas (Catarina e Umari) da análise estatística, pois apresentaram valores entre 0,20 e 0,50 m3.m-3 de umidade do solo no período seco da região, isso demonstra forte indício de falta de calibração dos equipamentos de monitoramento in situ. Das 8 estações, 5 foram classificadas com forte correlação pelo coeficiente r de Pearson, enquanto 3 foram classificadas como moderada. Através do BIAS pode-se determinar que o SMOS subestimou os dados de umidade do solo para 6 das 8 estações de análise. Já pelo RMSE os valores variaram entre 0,04 e 0,06, atestando a boa acurácia dos dados estimados pelo SMOS.
Abstract: Soil moisture is an important parameter that influences the hydrology of a region. Through it, it is possible to better manage water use and understand drought and flood events. The state of Ceará, located in the Northeast of Brazil, has its territory predominantly located in the semiarid region and suffers from drought due to high temperatures and precipitation concentrated in a few months of the year. Thus, this study sought to compare soil moisture data from the SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity)/MIRAS (Microwave Imaging Radiometer with Aperture Synthesis) satellite, which provides data with high temporal and spatial resolution, with data from in situ stations in the cities of Catarina, Crato, Forquilha, Guaraciaba do Norte, General Sampaio, Jaguaribe, Mauriti, Pentecoste, Quixeramobim and Umari, located in the state of Ceará. The methodology consisted of comparing daily data from in situ sensors of 10 CEMADEM stations with remote sensors from the SMOS satellite, using Pearson's r correlation coefficient, BIAS and RMSE. The time series graphs showed a similar behavior between the soil moisture values estimated by the SMOS satellite, with those collected by the in situ and precipitation stations. Of the 10 stations analyzed, 2 were discarded (Catarina and Umari) from the statistical analysis, as they presented values between 0.20 and 0.50 m3.m-3 of soil moisture during the dry season of the region, which strongly indicates a lack of calibration of the in situ monitoring equipment. Of the 8 stations, 5 were classified as having a strong correlation by Pearson's r coefficient, while 3 were classified as moderate. Through BIAS, it was possible to determine that SMOS underestimated the soil moisture data for 6 of the 8 analysis stations. By RMSE, the values varied between 0.04 and 0.06, attesting to the good accuracy of the data estimated by SMOS.
URI: http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/81856
Author's ORCID: https://orcid.org/0009-0004-2208-8186
Author's Lattes: http://lattes.cnpq.br/4227513663921665
Advisor's ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3675-5005
Advisor's Lattes: http://lattes.cnpq.br/5739567156715207
Access Rights: Acesso Aberto
Appears in Collections:CIÊNCIAS AMBIENTAIS - TCC

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