Resumen La teledetección puede ayudar en la adquisición de datos de superficie escasos. Los análisis para la validación del producto de precipitación estimado por el satélite TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) se llevaron a cabo con los datos de precipitación observados en superficie durante el período de 1998 a 2019. Para ello, se utilizaron los datos de precipitación de estaciones meteorológicas em el bioma de Pantanal, utilizados, ubicados entre los paralelos 16 y 22°S y los meridianos 55 y 58°W y comparados con los datos de los algoritmos del producto TRMM 3B42 V7. El análisis estadístico se realizó con base en el coeficiente de correlación, el error cuadrático medio (RMSE), y el sesgo relativo (BIAS) entre los datos de precipitación mensual observados en la superficie y los datos de precipitación estimados. Los resultados encontrados para el producto 3B43 V7 indicaron que las estimaciones de precipitación fueron representativas en comparación con las observaciones de superfície. Sin embargo, cuando se compararon para los períodos lluvioso y seco, hubo subestimación y sobreestimación, respectivamente, del producto. El producto 3B42 V7 representa satisfactoriamente la precipitación que se produce en la superficie. escasos Tropical Mission 199 2019 ello Pantanal utilizados 1 22S S 22 5 58W W 58 B 3B4 V correlación RMSE, RMSE , (RMSE) BIAS (BIAS estimados superfície embargo seco sobreestimación respectivamente 19 201 2 3B (RMSE 20

Resumo O sensoriamento remoto pode auxiliar na aquisição de dados de superfície escassos. As análises para validação do produto de precipitação estimado pelo satélite TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) foram realizadas com os dados de precipitação observados na superfície durante o período de 1998 a 2019. Para tanto, foram utilizados dados de precipitação de estações meteorológicas do bioma Pantanal, usados, localizados entre os paralelos de 16 e 22°S e os meridianos de 55 e 58°W e comparados com os dados dos algoritmos de produto TRMM 3B42 V7. A análise estatística foi realizada com base no coeficiente de correlação, erro quadrático médio (RMSE), e viés relativo (BIAS) entre os dados de precipitação mensal observados na superfície e os dados de precipitação estimados. Os resultados encontrados para o produto 3B43 V7 indicaram que as estimativas de precipitação foram representativas quando comparadas às observações de superfície. Porém, quando comparadas para os períodos chuvoso e seco, houve subestimação e superestimação, respectivamente, do produto. O produto 3B42 V7 representa de forma satisfatória a precipitação que ocorre na superfície. escassos Tropical Mission 199 2019 tanto Pantanal usados 1 22S S 22 5 58W W 58 B 3B4 V correlação RMSE, RMSE , (RMSE) BIAS (BIAS estimados Porém seco superestimação respectivamente 19 201 2 3B (RMSE 20

Abstract Remote sensing can assist in the acquisition of scarce surface data. The analyzes for validation of the precipitation product estimated by the TRMM satellite (Tropical Rainfall Measuring Mission) were carried out with the precipitation data observed on the surface during the period from 1998 to 2019. For this purpose, precipitation data from the Pantanal biome meteorological stations were used, located between the 16 and 22°S parallels and the 55 and 58°W meridians, and compared with the data from the TRMM 3B42 V7 product algorithms. Statistical analysis was performed based on the correlation coefficient, root mean square error (RMSE), and relative bias (BIAS) between the monthly precipitation data observed on the surface and the estimated precipitation data. The results found for product 3B43 V7 indicated that the precipitation estimates were representative when compared to the surface observations. However, when compared for the rainy and dry periods, there was underestimation and overestimation, respectively, of the product. The product 3B42 V7 satisfactorily represents the precipitation that occurs on the surface. Tropical Mission 199 2019 purpose used 1 22S S 22 5 58W W 58 meridians B 3B4 V algorithms coefficient RMSE, RMSE , (RMSE) BIAS (BIAS observations However periods overestimation respectively 19 201 2 3B (RMSE 20