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Monitoring agricultural crops is necessary for decision-making in the field. However, it is known that in some regions and periods, cloud cover makes this activity difficult to carry out in a systematic way throughout the phenological cycle of crops. This circumstance opens up opportunities for techniques involving radar sensors, resulting in images that are free of cloud effects. In this context, the objective of this work was to obtain a normalized different vegetation index (NDVI) cloudless product (NDVInc) by modeling Sentinel 2 NDVI using different regression techniques and the Sentinel 1 radar backscatter as input. To do this, we used four pairs of Sentinel 2 and Sentinel 1 images on coincident days, aiming to achieve the greatest range of NDVI values for agricultural crops (soybean and maize). These coincident pairs were the only ones in which the percentage of clouds was not equal to 100% for 33 central pivot areas in western Bahia, Brazil. The dataset used for NDVInc modeling was divided into two subsets: training and validation. The training and validation datasets were from the period from 24 June 2017 to 19 July 2018 (four pairs of images). The best performing model was used in a temporal analysis from 02 October 2017 to 08 August 2018, totaling 55 Sentinel 2 images and 25 Sentinel 1 images. The selection of the best regression algorithm was based on two validation methodologies: K-fold cross-validation (k = 10) and holdout. We tested four modeling approaches with eight regression algorithms. The random forest was the algorithm that presented the best statistical metrics, regardless of the validation methodology and the approach used. Therefore, this model was applied to a time series of Sentinel 1 images in order to demonstrate the robustness and applicability of the model created. We observed that the data derived from Sentinel 1 allowed us to model, with great reliability, the NDVI of agricultural crops throughout the phenological cycle, making the methodology developed in this work a relevant solution for the monitoring of various regions, regardless of cloud cover.

RESUMO:A equação para determinar a evapotranspiração de referência (ETo), método de Penman-Monteith, parametrizada pela FAO (PM-FAO56), requer dados que, muitas vezes, não estão disponíveis na maioria das estações climatológicas. Para superar o problema da disponibilidade de dados climáticos, o boletim 56 da FAO propõe vários procedimentos para estimar a ETo na ausência dos dados de radiação, umidade relativa e velocidade do vento, e posterior substituição. Baseado nisto, o objetivo do presente estudo foi comparar a ETo estimada na ausência de dados de velocidade do vento ou da umidade relativa ou radiação solar com a ETo estimada, com os dados completos para várias localidades de Minas Gerais. A comparação foi realizada utilizando o coeficiente angular da regressão, o coeficiente de determinação, o índice de concordância de Willmott e os erros associados a cada metodologia. Verificou-se que, na ausência de dados de umidade relativa e velocidade do vento, o método de Penman-Monteith apresenta pequenos erros de estimativa. Na ausência dos dados de radiação, os erros são maiores em relação às outras variáveis. Na disponibilidade apenas das temperaturas máximas e mínimas, o método de PM-FAO56 apresenta desempenho superior ao método de Hargreaves-Samani. PALAVRAS-CHAVE:dados ausentes, evapotranspiração de referência, penman-monteith. ESTIMATION OF REFERENCE EVAPOTRANSPIRATION (ET O ) UNDER FAO STANDARDS WITH MISSING CLIMATIC DATA IN MINAS GERAIS, BRAZILABSTRACT: The FAO 56 Penman-Monteith (PM) equation for reference evapotranspiration (ETo) estimation requires climatic data that are often not available at most weather stations. To overcome the problem of climate data availability, the FAO-56 report describes several procedures to estimate ETo in the absence of solar radiation, relative humidity and wind speed data with their subsequent replacement. Based on this, this study aimed to compare the ETo estimated with the lack of wind speed or relative humidity or solar radiation data and the estimations using complete data for diverse locations within Minas Gerais State, Brazil. The comparison was performed using coefficient of linear regression and determination, the Willmott's index of agreement and each method errors. As a result, it was found that in the absence of relative humidity and wind speed, the PM equation had small estimation errors. In contrast, for radiation data absence, errors were larger in relation to the other variables. With only maximum and minimum temperatures, the FAO 56-PM method outperformed the Hargreaves-Samani one.KEYWORD: missing data, reference evapotranspiration, penman-monteith method. INTRODUÇÃOEstimativas precisas da evapotranspiração (ET) são essenciais para identificar as variações temporais sobre a necessidade de irrigação, melhorar a alocação dos recursos hídricos e avaliar o efeito do uso da terra e as mudanças na gestão do balanço hídrico (ORTEGA-FARIAS et al., 2009).

O sistema de irrigação por aspersão convencional é muito utilizado na suplementação de água na cultura da batata. Pressionado, devido à baixa eficiência de aplicação de água, este têm sido substituído pela irrigação por pivô central e localizada, objetivamente mais eficiente. A adoção de sistemas mais eficientes a programas de manejo de irrigação podem aumentar a eficiência do uso de água da batateira. Diante disso, o presente trabalho objetivou a avaliação do efeito de diferentes lâminas e regimes de irrigação no cultivo de batata durante a estação outono/inverno de 2007, na região Sul do estado de Minas Gerais. O experimento foi conduzido sob delineamento estatístico de blocos casualizados, com parcelas subdivididas e quatro repetições. Nas parcelas as duas frequências de irrigação [F4(quatro dias) e F6(seis dias)], e nas subparcelas as quatro lâminas de irrigação em função do percentual da irrigação total necessária (ITN) [L1: 0,8 ITN (80%); L2: 1,00 ITN (100%); L3: 1,10 ITN (110%) e L4: 1,25 ITN (125%)]. As variáveis qualitativas foram avaliadas pelo teste t, com nível de probabilidade (≤10%) e análise de regressão, considerando os valores dos coeficientes de regressão (R²). O ciclo total foi de 119 dias com evapotranspiração média de 181,0 a 186,4 mm. As menores lâminas aplicadas foram 129,5 mm e 133,3 mm em L1, nas frequências de 4 e 6 dias e as maiores 203,4 mm e 209,3 mm em L4 para as frequências de 4 e 6 dias, respectivamente. As maiores produções de batata graúda ocorreram nas lâminas de irrigação de 0,99 e 1,05 ITN para as frequências F4 e F6. A maior produção total foi obtida em F6, com a lâmina de 1,06 ITN. O maior valor de uso eficiente de água foi de 38,05 kg de tubérculo m-3 de água, obtido com a combinação de tratamentos F6/L2 e o menor 32,89 tubérculo m-3 de água na combinação F4/L1.

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