Abstract
Avaliar o impacto que as variáveis microclimáticas umidade relativa do ar, NDVI, direção dos ventos locais e velocidade dos ventos locais tem na ocorrência do Fenômeno de Ilha de Calor Urbano (UHI) pode nos auxiliar na compreensão da formação de ilhas de calor. Uma das formas de se avaliar é utilizar uma abordagem de classificação de dados através de Floresta Aleatória para analisar os cenários da influência do Índice de Variância do Campo Termal Urbano (UTFVI) nestas variáveis microclimáticas e, desta forma, compreender quais as tendências que podem ocorrer diante das mudanças comportamentais destas variáveismicroclimáticas. Para alcançar estes objetivos, será realizado uma modelagem de dados com imagens e dados amostrais obtidos dos satélites Landsat 7, Landsat 8 e dados de reanálise ERA5. Com as imagens obtidas, será feito um procedimento de classificação da cobertura do solo e com dados de reanálise ERA5 a classificação do UTFVI. Quando da aplicação do algoritmo de Floresta Aleatória, o modelo foi gerado com uma amostra de dados reduzida a níveis de indicação do UTFVI para a determinação do acontecimento do Fenômeno UHI (forte, muito forte e extremo) e assim obter um modelo preditivo mais preciso. Além da investigação sobre o impacto das variáveis microclimáticas no UFTVI, buscou-se detectar tendências nas séries temporárias das variações das variáveis microclimáticas com relação ao UTFVI e a obtenção dos resultados demonstram aimportância do aprendizado de máquina para melhorar a detecção dos fatores que levam a condições perigosas da existência do Fenômeno UHI.

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