摘要：A cobertura vegetal da superfície terrestre é um dos condicionante da variação de temperatura do ar encontrado nestes locais. Assim o objetivo da presente pesquisa é verificar a correlação espacial existente entre os padrões de uso da terra e valores de temperatura de superfície (Ts) registrados pelo satélite Landsat 8. A área de estudo está localizada na zona rural de Francisco Beltrão/PR, caracterizada pela presença de usos agrícolas de subsitência. Foram processados dados de cenas datadas de 27/11/2017 e 13/12/2017, tanto para a obtenção dos mapas de uso e cobertura da terra, como para os dados de temperatura de superfície. As Ts registradas por cada uma das classes de uso da terra: água, floresta, campo sujo, campo, lavoura e solo exposto, demosntraram uma forte correlação de Pearson, sendo de 0,9116 e 0,9292 respectivamente para as cenas mapeadas. Ao analisar a homogeneidade entre as variâncias da Ts de cada classe, verificou-se que os valores das médias não possuem uma similaridade mínima significativa entre si. O teste de Tukey indicou que para a primeira data nenhuma das classes de uso apresentou valores semelhantes entre si. Já para a segunda data as classes de água e floresta apresentaram Ts estatisticamente similares, além das classes de campo sujo e campo.
其他摘要：The vegetative cover of the terrestrial surface is one of the factors of the temperature variation of the air found in these places. Thus the objective of the present research is to verify the spatial correlation between land use patterns and surface temperature values (Ts) recorded by the Landsat 8 satellite. The study area is located in the rural area of Francisco Beltrão / PR, characterized by the presence of subsistence agricultural uses. Data from scenes dated 11/27/2017 and 12/13/2017 were processed, both to obtain land cover and land cover maps, as well as surface temperature data. The Ts recorded by each land use class: water, forest, dirty field, field, crop and exposed soil, showed a strong correlation of Pearson, being 0.9116 and 0.9292 respectively for the mapped scenes. When analyzing the homogeneity among the Ts variances of each class, it was verified that mean values do not have a significant minimum similarity between them. The Tukey test indicated that for the first date none of the classes of use presented values similar to each other. By the second date the water and forest classes presented Ts statistically similar, besides the classes of dirty field and field.
关键词：Sensoriamento remoto;Sensor TIRS;Processamento de imagens;Aplicativo SPRING
