The Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) framework in Graphics Processing Units (GPU) using Cuda and OpenCL

Raphael de Souza Rosa Gomes; Victor Hugo de Morais Danelichen; Marcelo Sacardi Biudes; Maisa Caldas Souza Velasque; Josiel Maimome de Figueiredo; José de Souza Nogueira

doi:10.26848/rbgf.v14.3.p1805-1814

The Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) framework in Graphics Processing Units (GPU) using Cuda and OpenCL

Autores

Raphael de Souza Rosa Gomes Universidade de Cuiabá - UNIC https://orcid.org/0000-0003-1591-5281
Victor Hugo de Morais Danelichen Mestrado em Ciências Ambientais da Universidade de Cuiabá https://orcid.org/0000-0003-4791-3301
Marcelo Sacardi Biudes Universidade Federal de Mato Grosso https://orcid.org/0000-0002-0795-8946
Maisa Caldas Souza Velasque UFMT https://orcid.org/0000-0002-4477-9285
Josiel Maimome de Figueiredo Universidade Federal de Mato Grosso https://orcid.org/0000-0001-8569-7684
José de Souza Nogueira Universidade Federal de Mato Grosso https://orcid.org/0000-0003-2504-7924

DOI:

https://doi.org/10.26848/rbgf.v14.3.p1805-1814

Palavras-chave:

Fluxo de calor sensível, evapotranspiração, SEBAL.

Resumo

Evapotranspiration (ET) is the second largest component of the terrestrial hydrological cycle on a global scale. The estimation of ET at regional scale using satellite imagery and algorithms allow the conversion of instantaneous measures in daily totals which represents a major contribution to the study of energy exchange between the biosphere and atmosphere. One of the most important remote sensing algorithms used to estimate the spatial partitioning of energy is the SEBAL - Surface Energy Balance Algorithm for Land. The time processing of this algorithm can be very high depending on the size of the image. Thus, the objective of this study was to propose a framework of the use of graphic processing units (GPU) to run the SEBAL to increase the performance and reduce the time required to run it. For implementation of SEBAL’s framework was used local data collected in a micrometeorological tower installed in an area located in the Northern Pantanal (Brazil) and Landsat 5 – TM image. We used the Model Maker function of the ERDAS 9.2 Software to run SEBAL algorithm, and its implementation in Java, CUDA and OpenCL languages. A daily ET estimated by SEBAL in JAVA, CUDA and OpenCL languages were similar to the value performed by ERDAS software. The daily ET computed by the ERDAS software was 10% lower and the SEBAL computed in JAVA language, CUDA and OpenCL was 9% lower than the ET obtained by the Bowen ratio method. The results showed that CUDA was better due to the Speed Up performance up to 35,000 times.

Keywords: Wetland, evapotranspiration estimation, hyper seasonal savanna.

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Biografia do Autor

Raphael de Souza Rosa Gomes, Universidade de Cuiabá - UNIC

Possui graduação em Física pela Universidade Federal de Mato Grosso (2010), mestrado em Física Ambiental pela Universidade Federal de Mato Grosso (2012) e doutorado em Física Ambiental pela Universidade Federal de Mato Grosso (2015). Tem experiência na área Ciências Ambientais, com ênfase em Micrometeorologia e o uso de Sensores Orbitais nos estudos envolvendo balanço de energia. Além disso, trabalha com temas envolvendo a integração de dados de balanço de energia e produtividade primária bruta com dados de sensores orbitais.

Victor Hugo de Morais Danelichen, Mestrado em Ciências Ambientais da Universidade de Cuiabá

Marcelo Sacardi Biudes, Universidade Federal de Mato Grosso

Graduado em Licenciatura Plena em Física e Engenharia Elétrica, Mestre em Física e Meio Ambiente e Doutor em Agricultura Tropical pela Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT) e Pós-doutor em Ciências Ambientais na Utah State University (USU) e na California State University, San Marcos (CSUSM). É Professor Associado do Instituto de Física da UFMT e credenciado ao Programa de Pós-Graduação em Física Ambiental da UFMT. Ministra disciplinas na graduação e na pós-graduação e orienta alunos em nível de Iniciação Científica, Mestrado e Doutorado. É líder do Grupo de Pesquisa em Interação Biosfera-Atmosfera da UFMT. Tem publicado diversos artigos em periódicos especializados (nacional e internacional), capítulos de livro e trabalhos em eventos. Tem experiência na área de Ciências Ambientais com ênfase em Micrometeorologia, Climatologia, Sensoriamento Remoto, Instrumentação Micrometeorológica e Análises Espaciais. É revisor ad-hoc de diversas revistas científicas nacionais e internacionais e tem cooperação com pesquisadores das instituições brasileiras IFMT, UFMT, UFAM e UFCG e internacionais com a Utah State University e California State University, San Marcos.

Maisa Caldas Souza Velasque, UFMT

Possui graduação em Física pela Universidade Federal de Mato Grosso (2010), mestrado em Física Ambiental pela Universidade Federal de Mato Grosso (2013) e doutorado pela mesma. Tem experiência na área de Física, com ênfase em Física.

Josiel Maimome de Figueiredo, Universidade Federal de Mato Grosso

É Professor Associado do Instituto de Computação da Universidade Federal de Mato Grosso (IC-UFMT), onde atua no Programa de Pós-Graduação em Propriedade Intelectual e Transferência de Tecnologia para a Inovação (PROFNIT). Também é credenciado no Programa de Pós-Graduação em Física Ambiental do Instituto de Física da UFMT. Desenvolve pesquisas na área de Ciência da Computação, com ênfase em banco de dados, tratamento de dados ambientais, dados semi-estruturados, dados textuais, big data e software livre. Desenvolve também pesquisas relativas ao uso das ferramentas da Tecnologia da Informação aplicadas em no contexto da Propriedade Industrial, com enfoque no uso de tecnologias de banco de dados e tratamento textual em grandes bases de patentes. Tem atuação na gestão de projetos e de empreendimentos com o desenvolvimento de metodologias de gestão aplicadas em centros de pesquisa e empreendimentos em geral. Possui graduação em Engenharia de Computação pela Universidade Federal de São Carlos - UFSCar (1998); mestrado em Ciência da Computação, com ênfase em Banco de Dados, pela Universidade Federal de São Carlos (2000); doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional, com ênfase em Banco de Dados, pela Universidade de São Paulo - USP (2005); e Pós-doutorado no Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Sheffield, Inglaterra(2018).

José de Souza Nogueira, Universidade Federal de Mato Grosso

Graduado em Física pela Universidade Federal de Mato Grosso (1980), Mestrado em Física Aplicada pela Universidade de São Paulo (1991) e Doutorado em Ciências pela Universidade de São Paulo (1995). Professor Titular da Universidade Federal de Mato Grosso, Bolsista Produtividade CNPq - nível 1A. Credenciado no Programa de Pós-graduação em Física Ambiental/UFMT. Revisor ad-hoc de diversas revistas científicas nacionais e internacionais e tem cooperação internacional com a California State University, San Marcos. Pesquisa na área de Ciências Ambientais com ênfase em evapotranspiração, correlação de vórtices turbulentos, modelagem de trocas de energia entre superfície vegetada e atmosfera e dados micrometeorológicos.

Referências

Allen, R.; Bastiaanssen, W.; Waters, R.; Tasumi, M.; Trezza, R., 2002. Surface energy balance algorithms for land (SEBAL), Idaho implementation - Allen, R. G. Assessing integrity of weather data for use in reference evapotranspiration estimation. Journal of Irrigation and Drainage Engineering,22. 97-106, 1996. Advanced training and user’s manual, version 1.0, 2002. 97p.

Allen, R.; Irmak, A.; Trezza, R.; Hendrickx, J.M.H.; Bastiaanssen.W.; Kjaersgaard. J., 2011. Satellite-based ET estimation in agriculture using SEBAL and METRIC. Hydrological processes25,4011–4027.

Angelini, L. P.; Silva, P. C. B. S.; Fausto, M. A.; Machado, N. G.; Biudes, M. S. 2017. Energy Balance in Terms of Land Use Changes in the Southern of Mato Grosso State. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 32, p. 353-363.

Augusto, D. A.; Barbosa, H. J. C., 2013. Accelerated parallel genetic programming tree evaluation with OpenCL. Journal of Parallel and Distributed Computing, 1, p. 86-100.

Bastiaanssen, W. G. M.; Menenti, M.; Feddes, R. A.; Holtslag, A. A. M. A. 1998a. Remote Sensing Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) 1. Formulation.Journal of Hydrology, v. 212-213, p. 198-212.

Bastiaanssen, W. G. M., 2000. SEBAL - Based sensible and latent heat fluxes in the irrigated Gediz Basin, Turkey. Journal of Hydrology, v.229, p.87-100.

Bégué, A.; Arvor, D.; Bellon, B.; Betbeder, J.; De Abelleyra, D.; Pd Ferraz, R.; Lebourgeois, V.; Lelong, C.; Simões, M.; R Verón, S., 2018. Remote sensing and cropping practices: A review. Remote Sensing, 10(1):99.

Biudes, M.S.; Campelo Júnior, J.H.; Nogueira, J.S.; Sanches, L., 2009. Estimativa do balanço de energia em cambarazal e pastagem no norte do Pantanal pelo método da razão de Bowen. Revista Brasileira de Meteorologia. 24, 135-143.

Burek, P.; Satoh Y., Fischer G., Kahil, M.T., Scherzer, A., Tramberend, S., Nava, L. F., Wada Y., 2016. Water futures and Solution: Fast Track Initiative (Final Report). IIASA Working Paper (International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA), Laxenburg, Austria).

Cardim, G. P.; Silva, E. A. Da; Dias, M. A.; Bravo, I.; Gardel, A., 2018. Statistical Evaluation and Analysis of Road Extraction Methodologies Using a Unique Dataset from Remote Sensing. Remote Sensing, 10, 620.

Danelichen, V. H. M.; Gomes, R. S. R.; Figueiredo, J. M.; Velasque, M. C. S.; Machado, N. G.; Nogueira, José De Souza; Biudes, M. S., 2020. Automation of choosing hot and cold pixels process in the estimate of the sensitive heat flow and evapotranspiration. Revista Ibero-americana de Ciências Ambientais, 11, 638-651.

Glenn, E., Huete, A., Hirschboeck, P.N.K., Brown, P., 2007. Integrating remote sensing and ground methods to estimate evapotranspiration. Critical Reviews in Plant Sciences 26, 139-168.

Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO), 2018. AQUASTAT www.fao.org/nr/aquastat/.

Ferreira Junior, P. F.; Souza, A. M.; Vitorino, M. I.; Souza, E. B.; Souza, P. J. O. P., 2013. Estimate of evapotranspiration in the eastern Amazon using SEBAL. Rev. Cienc. Agrar., v. 56, n. 1, p. 33-39.

Kalma, J., Mcvicar, T., Mccabe, M., 2008. Estimating land surface evaporation: a review of methods using remotely sensed surface temperature data. Surveys in Geophysics 29, 421-469.

Khronos OpenCL Working Group, 2011. The OpenCL specification, version 1.1. Disponível em https://www.khronos.org/registry/OpenCL/specs/opencl-1.1.pdf.

Hwang, K. 1993. Advanced Computer Architecture: Parallelism, Scalability, Programmability. Computer Engineering Serie. McGraw-Hill.

Leivas, J. F.; Andrade, R. G., Nogueira, F. S.; Bolfe, E. L., 2011. Estimativa da Evapotranspiração em áreas com diferentes características ambientais utilizando o algoritmo Sebal. XVII Congresso Brasileiro de Agrometeorologia – SESC Centro de Turismo de Guarapari, Guarapari - ES.

Lima, C. E. S.; Costa, V. S. O.; Galvíncio, J. D.; Silva, R. M.; Santos, C. A. G., 2021. Assessment of automated evapotranspiration estimates obtained using the GP-SEBAL algorithm for dry forest vegetation (Caatinga) and agricultural areas in the Brazilian semiarid region. Agricultural Water Management, v. 250, 106863.

Mendonça, J. C.; Souza, E. F.; Bouhid, A.; Silva, B. B.; Ferreira, F. J., 2012. Estimativa do fluxo de calor sensível utilizando o algoritmo SEBAL e imagens MODIS para a região Norte Fluminense, RJ. Revista Brasileira de Meteorologia, 27, 85 – 94.

Menke, A. B.; Junior, O. A. C.; Gomes, R. A. T.; Martins, E. S.; Oliveira, S. N., 2009. Análise das mudanças do uso agrícola da terra a partir de dados de sensoriamento remoto multitemporal no Município de Luis Eduardo Magalhães (BA – Brasil). Sociedade & Natureza, 21 (3): 315-326.

Mu. Q.; Zhao. M.; Running. S. W., 2011. Improvements to a MODIS global terrestrial evapotranspiration algorithm. Remote Sensing of Environment. Numerical Terradynamic Simulation Group, Department of Ecosystem and Conservation Sciences, The University of Montana, Missoula, MT 59812, USA.

NVIDIA. Nvidia opencl jump start guide, 2009. Disponível emhttp://developer.download.nvidia.com/OpenCL/NVIDIA_OpenCL_JumpStart_Guide.pdf.

NVIDIA. NVIDIA CUDA C Programming Guide. 2011. Disponível em http://developer.download.nvidia.com/compute/DevZone/docs/html/C/doc/CUDA_C_Programming_Guide.pdf.

S. S. T. De Oliveira, V. J. Do S. Rodrigues, L. G. Ferreira, W. S. Martins., 2018. P-Twdtw: Parallel Processing of Time Series Remote Sensing Images Using Manycore Architectures. 2018 Symposium on High Performance Computing Systems (WSCAD), São Paulo, Brazil, p. 252-258.

Owens, J. D.; Houston, M.; Luebke, D.; Green, S.; Stone, J. E.; Phillips, J. C., 2008. GPU Computing. Proceedings of the IEEE, IEEE, v. 96, n. 5, p. 879–899.

Papakonstantinou, A.; Gururaj, K.; Stratton, J. A.; Chen, D.; Cong, J.; Hwu, W. M. W., 2009. Fcuda: Enabling efficient compilation of cuda kernels onto fpgas. In: Application Specific Processors. IEEE 7th Symposium on Application Specific Processors, p.35 –42.

Ruhoff, A. L., 2011. Sensoriamento remoto aplicado à estimativa da evapotranspiração em biomas tropicais. Tese de doutorado. Universidade federal do Rio Grande do Sul, Instituto de Pesquisas Hidráulicas, Programa de Pós-Graduação em Recursos Hídricos e Saneamento Ambiental, Porto Alegre, BR – RS.

Santos, C. A. C.; Bezerra, B. G.; Silva, B. B.; Rao, T. V. R., 2010. Assessment of daily actual evapotranspiration with SEBAL and S-SEBI algorithms in cotton crop. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 25, p. 383-392.

Silva, B. B. Da, Lopes, G. M.; Azevedo, P. V., 2005. Balanço De Radiação Em Áreas Irrigadas Utilizando Imagens Landsat 5-TM. Revista Brasileira de Agrometeorologia, 2, 243-252.

Silva, B. B.; Bezerra, M. V. C. 2006. Determinação dos fluxos de calor sensível e latente na superfície utilizando imagens TM - Landsat 5. Revista Brasileira de Agrometeorologia, 14 (2), pp. 174-186.

Soares, J.; Danelichen, V. H. M.; Pereira, O. A.; Martins, A. L. 2020. Estudo da dinâmica espaço-temporal do NDVI no Município de Sorriso-MT. Revista Brasileira De Geografia Física, v. 13, p. 834.

Staroba, I. J., 2004. Parallel Performance Modeling, Prediction and Tuning. Brno University of Technology, Faculty of Information Technology, 1-79.

Tian, J.; Su, H.; Sun, X.; Chen, S.; He, H.; Zhao, L., 2013. Impact of the Spatial Domain Size on the Performance of the Ts-VI Triangle Method in Terrestrial Evapotranspiration Estimation. Remote Sens.22. 5(4), 1998-2013.

Vörösmarty, C. J., Mcintyre, P. B., Gessner, M. O., Dudgeon, D., Prusevich, A., Green, P, 2010. Global threats to human water security and river biodiversity. Nature, 467, 555-561.

Willmott, C.J.; Ckleson, S.G.; Davis, R.E.; Feddema, J.J.; Klink, K.M.; Legates, D.R.; O’donnell, J.; Rowe, C.M., 1985. Statistics for the evaluation and comparison of models. Journal of Geophysical Research, 90, n.C5, p.8995-9005.

Willmott, C.J.; Matssura, K., 2005. Advantages of the mean absolute error (MAE) over the root mean square error (RMSE) in assessing average model performance. Climate Research, 30, 79-92.

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Publicado

2021-07-20

Como Citar

Gomes, R. de S. R., Danelichen, V. H. de M., Biudes, M. S., Velasque, M. C. S., de Figueiredo, J. M., & Nogueira, J. de S. (2021). The Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) framework in Graphics Processing Units (GPU) using Cuda and OpenCL. Revista Brasileira De Geografia Física, 14(3), 1805–1814. https://doi.org/10.26848/rbgf.v14.3.p1805-1814

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Edição

v. 14 n. 3 (2021): Revista Brasileira de Geografia Física

Seção

Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto

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