Abstract The evapotranspiration (ET) and crop coefficient (Kc) spatial variabilities are disregarded in traditional methods of evapotranspiration estimation based on lysimeters. With the development of remote sensing techniques, the estimative of ET on agricultural areas, in a specialized way, has become possible through the use of algorithms based on the surface energy balance such as the METRIC and its automated version, featured on the Google Earth Engine Evapotranspiration Flux (EEFlux) platform. This study was carried out at a center pivot irrigated area located in the city of Primavera do Leste, MT, Brazil. One growing season (2016) of the specie Zea mays (maize) was analyzed. Using processed images from the Landsat 8 satellite, within the EEFlux platform, the spatial variability of the actual evapotranspiration (ETa) and the Kc curve of this crop was determined. The water use efficiency (WUE) was also determined. A comparative analysis was performed using different statistical indices: root mean square error (RMSE), the mean bios error (MBE) and the index of agreement (d). The ETa for maize ranged from 1.3–4.1 mm d−1 and the Kc obtained ranged from 0.3 to 1.2. The average WUE of maize was 1.13 kg m-3. The method of estimation of ETa and Kc spatialized using the Google EEFlux platform made possible the understanding the spatial variability of these two variables and, therefore, this application has high potential to estimate the ETa and Kc on different stages of maize crop growth cycle.

中文翻译：

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基于谷歌EEflux工具的玉米耗水量空间变异量化

摘要 基于蒸渗仪的传统蒸散量估算方法忽略了蒸散量（ET）和作物系数（Kc）的空间变异性。随着遥感技术的发展，通过使用基于表面能量平衡的算法，例如谷歌地球引擎上的 METRIC 及其自动化版本，以专门的方式估计农业地区的 ET 成为可能蒸散通量 (EEFlux) 平台。这项研究是在位于巴西 MT 市 Primavera do Leste 的中心枢纽灌溉区进行的。分析了 Zea mays（玉米）的一个生长季节（2016 年）。使用来自 Landsat 8 卫星的处理图像，在 EEFlux 平台内，确定了该作物的实际蒸散量 (ETa) 和 Kc 曲线的空间变异性。还确定了用水效率 (WUE)。使用不同的统计指标进行比较分析：均方根误差 (RMSE)、平均 bios 误差 (MBE) 和一致性指数 (d)。玉米的 ETa 范围为 1.3–4.1 mm d-1，获得的 Kc 范围为 0.3 到 1.2。玉米的平均 WUE 为 1.13 kg m-3。使用 Google EEFlux 平台对 ETa 和 Kc 进行空间化估计的方法使了解这两个变量的空间变异性成为可能，因此，该应用程序在估计玉米作物生长周期不同阶段的 ETa 和 Kc 方面具有很高的潜力。使用不同的统计指标进行比较分析：均方根误差 (RMSE)、平均 bios 误差 (MBE) 和一致性指数 (d)。玉米的 ETa 范围为 1.3–4.1 mm d-1，获得的 Kc 范围为 0.3 到 1.2。玉米的平均 WUE 为 1.13 kg m-3。使用 Google EEFlux 平台对 ETa 和 Kc 进行空间化估计的方法使了解这两个变量的空间变异性成为可能，因此，该应用程序在估计玉米作物生长周期不同阶段的 ETa 和 Kc 方面具有很高的潜力。使用不同的统计指标进行比较分析：均方根误差 (RMSE)、平均 bios 误差 (MBE) 和一致性指数 (d)。玉米的 ETa 范围为 1.3–4.1 mm d-1，获得的 Kc 范围为 0.3 到 1.2。玉米的平均 WUE 为 1.13 kg m-3。使用 Google EEFlux 平台对 ETa 和 Kc 进行空间化估计的方法使了解这两个变量的空间变异性成为可能，因此，该应用程序在估计玉米作物生长周期不同阶段的 ETa 和 Kc 方面具有很高的潜力。