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A Amazônia tem sido submetida a processos de alteração em seu uso e ocupação, resultando em mudanças no microclima e nas características fisiológicas das plantas. O estudo objetivou avaliar o Índice de Área Foliar (IAF) obtido por sensoriamento remoto e analisar sua relação com o microclima em diferentes áreas, usando variáveis meteorológicas terrenas. O estudo foi desenvolvido em uma área de floresta e pastagem. As variáveis de produto de sensoriamento remoto foram adquiridas por meio do sensor MODIS e as variáveis micrometeorológicas são provenientes das torres do Programa de Grande Escala Da Biosfera-Atmosfera na Amazônia. Os resultados das análises do IAF mostraram um comportamento coincidente com a sazonalidade da região, com maiores valores nos meses do período úmido e menores valores no período seco. A resposta anual do IAF na área de floresta apresentou um atraso em relação às variações climáticas extremas na bacia Amazônica, como os eventos de seca extrema ocorridos em 2005 e 2010, em que os menores valores ocorreram nos anos posteriores. Na pastagem, o IAF apresenta uma resposta rápida a esses eventos, com menores valores nos anos de seca extrema e maiores valores em 2009 (cheia extrema). Isso ocorre pela maior disponibilidade de água, pois a pastagem apresenta melhor desenvolvimento sob essas condições. Ao analisar a correlação com o microclima, a pastagem não apresentou correlação com a evapotranspiração, enquanto a floresta, apresentou correlação somente com a fração da radiação fotossinteticamente ativa.

The Amazon rainforest is an important source of evapotranspiration and is essential in the global atmospheric circulation and hydrological cycle. However, measurements on vegetated surfaces are difficult, and methods such as remote sensing are promising in the micrometeorological data area. We aimed to assess the applicability of the MOD16 product to estimate evapotranspiration in a vegetated area. MOD16 data (LEMOD) derive from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer sensor. For comparison, we used data from the eddy covariance system (LEEC) of the tower of the Large-scale Biosphere-Atmosphere Program in the Amazon of the Jaru Biological Reserve. To measure the linearity among variables, the Pearson correlation test (α=0.05) was used, and the T test was applied to assess the statistical significance between LEMOD and LEEC means (α=0.05); the root mean square error was also calculated. Regarding LEMOD, a similarity was found between the annual means of model and data, in which the best LEMOD estimates were obtained for annual averaging, when mean values were 96.51 W m–2 (0.7% lower than LEEC). LEMOD overestimates ranged from 1.05 W m–2 (1%) in 2007 to 15.78 W m–2 (18%) in 2005. Variations in short periods were not represented by the LEMOD product.