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Neste trabalho foi realizada uma analise comparativa entre dados de precipitacao observados e dados de precipitacao estimados pelo satelite TRMM, com o objetivo de avaliar a eficiencia da precipitacao estimada pelo sensor orbital em tres sitios experimentais do bioma Pantanal mato-grossense localizadas proximas a Reserva Particular do Patrimonio Natural (RPPN) Sesc Pantanal, no municipio de Barao de Melgaco, considerada a maior reserva particular natural do Brasil, distante 160 km de Cuiaba, MT. Foram utilizados para o desenvolvimento do projeto, dados de precipitacao de torres meteorologicas (pluviometro) e o sensor orbital Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) produto 3B43. A avaliacao dos dados foi realizada por meio de alguns indicadores: exatidao – indice de Willmott ( d ); erro quadratico medio (EQM), erro medio absoluto (EMA), coeficiente de correlacao ( r ) e coeficiente de determinacao ( R 2 ). Os resultados obtidos indicam a existencia de boa correlacao entre os dados de precipitacao observados e do sensor TRMM. Tais resultados mostram a eficiencia da utilizacao do satelite TRMM 3B43. Palavra-chave: Processamento de imagens, Satelites, Indices de vegetacao. Evaluation of precipitation estimated by an orbital sensor in the Pantanal Mato-Grossense A B S T R A C T In this work a comparative analysis was carried out between observed precipitation data and precipitation data estimated by the TRMM satellite with the objective of evaluating the precipitation efficiency estimated by the orbital sensor at three experimental sites in the Pantanal biome of Mato Grosso located near the Private Reserve of the Natural Heritage (RPPN) Sesc Pantanal, in the municipality of Barao de Melgaco considered the largest private nature reserve in Brazil, 160 km away from Cuiaba, MT. Precipitation data from meteorological towers (pluviometer) and the orbital sensor Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) product 3B43 were used for the development of the project. Data evaluation was performed using some indicators: accuracy - Willmott index ( d ); mean squared error ( MSE ), mean absolute error ( MAE ), correlation coefficient ( r ) and determination coefficient ( R 2 ). The results obtained indicate the existence of a good correlation between the observed precipitation data and the TRMM sensor. These results show the efficiency of using the TRMM 3B43 satellite. Keywords: Image processing, Satellites, Vegetation indexes.

A cidade de Sorriso-MT e considerada a capital do agronegocio no Brasil e maior produtora individual de soja do mundo. A expansao agricola no Municipio de Sorriso no Estado de Mato Grosso se deu nos anos 70 com o favorecimento do governo federal estimulando a chegada de familias provenientes do Sul do Pais. Diante disso, o objetivo desse trabalho foi avaliar a dinâmica espaco-temporal do NDVI no Municipio por meio de sensoriamento remoto. Utilizou-se imagens do satelite Landsat-5 (TM), entre os anos de 1984 e 2011. O processamento dessas imagens foi realizado por meio do programa ArcGIS 10.3 e linguagem Python. A estimativa da expansao das areas de cultivo e quantidade de areas de mata nativa do Municipio foi calculado atraves do indice de vegetacao da diferenca normalizada - NDVI. Nossos resultados sugerem que as possiveis mudancas ocorridas no solo do Municipio podem estar afetando as variaveis climatologicas como a temperatura da regiao. O estudou demonstrou tambem que a expansao agricola se intensificou apos a emancipacao do Municipio, com grande crescimento das areas de cultivo e urbanizacao, tendo como consequencia a diminuicao das areas de mata nativa. Palavra-chave: Processamento de imagens, Satelites, Indices de vegetacao. Study of NDVI spatiotemporal dynamics in the city of Sorriso-MT A B S T R A C T The Sorriso-MT city is considered the agribusiness capital in Brazil and the largest single soy producer in the world. The agricultural expansion of Sorriso in the state of Mato Grosso occurred in the 70's with the favor of the federal government encouraging the arrival of families from the south of the country. Therefore, the objective of this work was to evaluate the spatial-temporal dynamics of NDVI in the Municipality through remote sensing. Landsat-5 (TM) satellite images were used between 1984 and 2011. These images were processed using the ArcGIS 10.3 program and Python language. The estimate the expansion of the cultivated areas and the amount of native forest areas of the Municipality was calculated through the normalized difference vegetation index - NDVI. Our results suggest that possible changes in the soil of the municipality may be affecting climatic variables such as the region temperature. The study also showed that the agricultural expansion intensified after the emancipation of the Municipality, with great growth of cultivation and urbanization areas, resulting in the reduction of native forest areas. Keywords: Image processing, Satellites, Vegetation indexes

Devido sua grande importância, o Pantanal e objeto de estudos de trabalhos que visam conhecer e proteger sua biodiversidade. Como instrumento indispensavel, o Sensoriamento Remoto surge como uma ferramenta ideal para o mapeamento, identificacao de queimadas, desmatamento e estudos climaticos. Dentre as variaveis estimadas pelos sensores orbitais, a temperatura da superficie e a menos explorada. Estudos que sao conduzidos para validacao da temperatura da superficie por meio de sensores orbitais e de estacoes meteorologicas no bioma Pantanal sao escassos. Diante disso, este trabalho visou analisar a dinâmica da temperatura da superficie em uma unidade de conservacao no norte do Pantanal a partir de imagens adquiridas do satelite Landsat 8. O estudo foi realizado em uma torre micrometeorologica, localizada entre os municipios de Cuiaba e Santo Antonio de Leverger - MT, situada na encosta de uma unidade de conservacao, denominada Monumento Natural Morro de Santo Antonio. Para validacao da temperatura da superficie, foram adquiridas imagens do satelite Landsat 8 fornecidos pela USGS. Resultados encontrados nesse trabalho demonstraram o uso das bandas termais do Landsat 8 no norte do Pantanal mato-grossense na discriminacao de diferentes alvos na superficie. A analise parcial de cada banda do sensor TIRS demonstrou valores mais elevados na banda 10. A analise estatistica dos dados indica que as maiores correlacoes da temperatura medida na torre meteorologica foram constatadas com a media das bandas termais do satelite Landsat 8. A analise de variância demonstrou que houve diferenca significativa entre as medias das temperaturas medida e estimada. Palavras-chaves: banda termal, sensor orbital, Pantanal. Surface temperature evaluation in the Pantanal Mato Grosso by Remote Sensing A B S T R A C T Due to its great importance, the Pantanal is the object of studies that aim to know and protect its biodiversity. As an indispensable tool, Remote Sensing emerges as an ideal tool for the mapping, identification of fires, deforestation and climatic studies. Among the variables estimated by the orbital sensors, the surface temperature is the least explored. Studies that are conducted for surface temperature validation by orbital sensors and meteorological stations in the Pantanal biome are scarce. The study was carried out in a micrometeorological tower, located between the municipalities of Cuiaba and Santo Antonio, located on the slope of a conservation unit, called Natural Monument Morro de Santo Antonio. To validate the surface temperature, images of the Landsat 8 satellite provided by the USGS were acquired. Results obtained in this work demonstrated the use of the Landsat 8 thermal bands in the northern Pantanal of Mato Grosso in the discrimination of different surface targets. The partial analysis of each TIRS sensor band showed higher values in the 10 band. Statistical analysis of the data indicates that the highest correlations of the temperature measured in the meteorological tower were verified with the average of the thermal bands of the satellite Landsat 8. The analysis of variance showed that there was a significant difference between the measured and estimated temperatures. Keywords: thermal band, orbital sensor, Pantanal.