ARTIFICIAL NEURAL NETWORK: Another option to determinate soil surface temperature

Autores

  • Paula Schmitt Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS)
  • Jóice Cagliari Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS)
  • Gabriel Wittmann Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS)
  • Maurício Roberto Veronez Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS)
  • Adriane Brill Thum Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS)

Palavras-chave:

Redes neurais artificiais, Imagens de satélite NOAA, Temperatura de superfície

Resumo

Este trabalho apresenta um método alternativo para extrapolação da Temperatura de Superfície do Solo (TS) por meio de redes neurais artificiais. A região de estudo é a Bacia Hidrográfica do Rio dos Sinos (BHRS), Rio Grande do Sul, Brasil. Para o treinamento da rede neural utilizou-se uma imagem termal do satélite NOAA, com pixel de tamanho 1x1 km, referente ao período de 06/12/2003. A rede treinada foi testada em uma área urbana onde foram coletados valores de TS em 83 pontos com sensor laser portátil no período de 10/08/2005. Através desses 83 pontos, o modelo proporcionou um erro médio na obtenção da TS de 2,03°C.

 

 

Publicado

2026-02-25

Edição

Seção

Artigos

Como Citar

ARTIFICIAL NEURAL NETWORK: Another option to determinate soil surface temperature. (2026). COBRAC. https://ojs.sites.ufsc.br/index.php/cobrac/article/view/9414