O sensoriamento remoto possibilita identificar alterações que ocorrem na superfície terrestre, resultantes de fenômenos naturais e/ou antrópicos, muitas das quais podem ser diagnosticadas a partir do monitoramento das trocas radiativas à superfície. Neste sentido, o presente estudo objetiva determinar o saldo da radiação à superfície apenas com o emprego de imagens TM-Landsat 5, na Ilha do Bananal, TO. Foram selecionadas imagens de 2005 sem presença de nuvens e gerados mapas do saldo de radiação instantâneo e diário utilizando-se o algoritmo SEBAL. Os dados obtidos foram validados com medições realizadas no interior da área estudada. O saldo de radiação instantâneo médio situou-se entre 488 e 535 W m-2; enquanto a variação espacial do saldo de radiação diário - Rn24h médio, foi de 132,7 a 145,3 W m-2. As áreas antropizadas apresentaram redução no saldo radiativo. O Erro Médio Relativo, Médio Absoluto e a Raiz do Erro Quadrático Médio, associados ao Rn24h apresentaram valores de 1,95%, 2,78 W m-2 e 3,36 W m-2; respectivamente, evidenciando a importância da técnica empregada.

Remote sensing may be used to identify changes that occur in land use of Earth, resulting from natural and/or anthropic processes. Many of these changes can be diagnosed from the monitoring of radiative exchanges that take place at the surface. In this sense, this study aims to determine the net radiation at surface, by means of sateLλi te images covering Bananal Island, in the State of Tocantins, Brazil. TM-Landsat 5 images obtained in 2005 (cloud free), were used to generate maps of instantaneous and daily net radiation (Rn) based on SEBAL. The Rn values were validated with measurements performed in a micrometeorological tower installed within the Bananal Island. The instantaneous Rn values varied between 488.0 and 535.0 W m-2; while the daily Rn values varied between 132.7 and 145.3 W m-2. The disturbed areas showed decrease in net radiation. The daily net radiation presented relative mean error, mean absolute error and square root of mean square error equal to 1.95%, 2.78 W m-2 and 3.36 W m-2; respectively. According to the results, it may be concluded that the methodology used for Rn determination presented good accuracy.