Trong nghiên cứu của Venturini và cộng sự, ET (Evapotranspiration) không thể ước tính trực tiếp từ dữ liệu viễn thám được nhưng EF (Evaporative Fraction) có thể ước tính được và cho kết quả khá tốt. EF được tính toán theo công thức sau:
EF = LE/(Rn – G) (Venturini et al. 2004)
Trong đó LE là dòng nhiệt ngầm; Rn là mạng bức xạ và G là dòng nhiệt mặt đất. Chỉ số EF trong nghiên cứu này được tính toán từ dữ liệu ảnh AVHRR và MODIS. EF là một trong những đầu vào dùng để tính toán ET.
Hai mô hình được đưa ra trong nghiên cứu của Cleugh và cộng sự để ước tính ET bề mặt sử dụng dữ liệu đầu vào là MODIS tổ hợp 16 ngày và dữ liệu khí tượng bề mặt. Mô hình thứ nhất là mô hình cân bằng năng lượng khí động lực học mặt đất, mô hình thứ hai sử dụng phương trình P-M (Penman-Monteith) có sử dụng chỉ số LAI được tính toán từ dữ liệu viễn thám. Mô hình dùng phương trình P-M tỏ ra hiệu quả hơn khi sử dụng mô hình dựa trên nhiệt độ bề mặt. Phương trình P-M được sử dụng để ước tính ET theo tháng cho khu vực nghiên cứu là Australia từ năm 2001 đến năm 2004 để. Nhóm tác giả đề xuất có thể sử dụng phương pháp này để giám sát ET theo các thời gian từng tuần đến tháng ở phạm vi khu vực và châu lục. (Cleugh et al. 2006) Dưới đây là phương trình tính toán ET theo mô hình P-M:
Jang và cộng sự đã đưa ra mô hình tính toán ET hàng ngày với độ phân giải không gian là 1km được tính từ tổng hai thành phần ET từ đất và ET từ thực vật. Thuật toán được sử dụng trong nghiên cứu được hiệu chỉnh từ phương trình P-M được tác giả Mu và cộng sự áp dụng trong một nghiên cứu khác. (Mu et al. 2007) Trong trường hợp nghiên cứu thứ nhất nhóm tác giả đưa ra mô hình tính ET độc lập trong điều kiện ảnh MODIS không mây với các đầu vào như hiện trạng lớp phủ và dữ liệu khí quyển được chiết tách từ dữ liệu MODIS. Trường hợp hai sử dụng dữ liệu MODIS và MM5 của hệ thống FDDA để ước tính ET trong điều kiện ngày có mây. Cả hai trường hợp này đều khả thi và có thể ứng dụng trong giám sát ET hàng ngày. Mô hình tính toán ET được nhóm tác giả đưa ra như sau: (Jang et al. 2010)
Hình 1.9: Mô hình tính toán ET hàng ngày sử dụng dữ liệu MODIS và dữ liệu khí tượng MODIS-MM5 FDDA
Dữ liệu ET đã được ước tính trên phạm vi toàn cầu với nhiều nhóm tác giả đã tham gia, trong đó tiêu biểu phải kể đến nghiên cứu của tác giả Mu và cộng sự năm 2011. Dưới đây là mô hình nghiên cứu ước tính ET trên bình diện toàn cầu. (Mu et al. 2009, 2011)
Hình 1.10: Mô hình tính toán ET toàn cầu sử dụng dữ liệu MODIS (Mu et al. 2011)
Trong nghiên cứu này dữ liệu MODIS và khí tượng toàn cầu được sử dụng, độ phân giải là 1km và tổ hợp 8 ngày, tháng và năm. Mô hình nghiên cứu trên (hình 1.4) được cải thiện từ mô hình của đồng tác giả năm 2007 và 2009: đơn giản hóa việc tính toán VCF (Vegetation Cover Fraction); tính toán ET dựa trên các hợp phần ngày và đêm; tính toán thêm dòng nhiệt mặt đất; cải thiện việc ước tính độ dẫn khí khổng (stomatal conductance), sức kháng khí động học và lớp ranh giới sức kháng; tách riêng vùng khô từ vùng ẩm ướt; phân ra các bề mặt dựa trên bề mặt ẩm, ướt bão hòa. Nhóm tác giả đã hiệu chỉnh thuật toán tính toán ET trong nghiên cứu này ở cả phạm vi khu vực và toàn cầu và đưa ra cái nhìn tổng quan về các vòng tuần hoàn năng lượng, nước và các biến động môi trường.
Ở phạm vi châu lục Jin và nhóm nghiên cứu đã ước tính mạng lưới bức xạ (Net radiation-Rnet) và ET có sử dụng dữ liệu vệ tinh MODIS. Nhóm nghiên cứu đã phát triển thuật toán của Priestley-Taylor (PT) cho phạm vi cấp châu lục. Việc sử dụng mô hình này trong ước tính ET đã cải thiện được độ tin cậy của kết quả thông qua sai số trung phương RMSE giảm từ 27.1 mm/tháng xuống còn 21.1 mm/tháng khi so với mô hình ban đầu sử dụng CASA. Trong nghiên cứu này nhóm tác giả phát triển thuật toán
hình CASA ở phạm vi khu vực. Kết quả ước tính ET ở độ phân giải 1km có giá trị từ 110mm/năm ở những khu vực đất cằn cỗi và có lớp thực phủ thưa đến 840mm/năm ở những khu vực rừng thường xanh và rụng lá. Dưới đây là phương trình tính toán ET: (Jin et al. 2011)
Sử dụng mô hình tính toán ET toàn cầu (hình 2) để tính toán ET cho khu vực nghiên cứu. Dữ liệu MODIS đầu vào cho mô hình này là dữ liệu lớp phủ bề mặt (MOD12Q1); sản phẩm FPAR/LAI (MOD15A2); albedo (MCD43B2 và MCD43B3). Dữ liệu lớp phủ bề mặt gồm 4 kiểu lớp phủ và lý do chọn sản phẩm này là vì sản phẩm FPAR/LAI được tính toán dựa trên dữ liệu lớp phủ bề mặt này. Sản phẩm albedo MODIS sử dụng kênh 10 (White-Sky-Albedo) từ sản phẩm tổ hợp 8 ngày MCD43B2/B3. Ngoài ra mô hình còn sử dụng dữ liệu khí tượng hàng ngày (GEOS-5).