Resumo No Brasil e no Mundo os problemas consequentes do planejamento urbano, as alterações da cobertura do solo, e o aumento da infraestrutura urbana, influenciam na mudança de temperatura. O objetivo desta pesquisa é entender a diferença de temperatura nos últimos 36 anos (1985-2021) da cidade de Cuiabá/MT, e sua relação com a vegetação e os fatores socioeconômicos e étnico raciais. Foram utilizadas imagens anuais (36 imagens) do satélite Landsat 5 e 8 entre os anos de 1985 a 2021, o Google Earth Engine foi utilizado para obtenção destes dados da área urbana da cidade de Cuiabá. Foram realizados mapeamento da distribuição espacial da temperatura da superfície, vegetação e alteração dos usos e cobertura do solo através dos dados do projeto MapBiomas, os dados socioeconômicos do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) censo de 2010. Os resultados indicaram que nos últimos 36 anos a temperatura da superfície de Cuiabá aumentou em média 13°C, como parte do resultado do crescimento de infraestruturas urbanas e perda de cobertura vegetal, em específico nas áreas periféricas, existindo assim, uma desigualdade entre a população com alta renda que vive em bairros com temperatura mais amenas e a população de baixa renda que vive em bairros com temperaturas mais elevadas. Nos dados de temperatura e cor da pele, a população branca no geral vive em bairros com temperaturas mais amenas, diferentemente da população preta que em sua maioria sofre com as condições de altas temperaturas. urbano 3 19852021 2021 (1985-2021 CuiabáMT MT Cuiabá/MT raciais (3 198 MapBiomas IBGE (IBGE 2010 13C C 13 13°C vegetal periféricas assim elevadas pele 1985202 202 (1985-202 ( 19 201 1 198520 20 (1985-20 19852 2 (1985-2 (1985- (1985 (198 (19 (1

Abstract In Brazil and around the world, the problems resulting from urban planning, changes in land cover and the increase in urban infrastructure influence temperature change. The aim of this research is to understand the difference in temperature over the last 36 years (1985-2021) in the city of Cuiabá/MT, and its relationship with vegetation and socioeconomic and racial-ethnic factors. Annual images (36 images) from the Landsat 5 and 8 satellites between 1985 and 2021 were used, and Google Earth Engine was used to obtain this data for the urban area of the city of Cuiabá. Mapping of the spatial distribution of surface temperature, vegetation and changes in land use and cover was carried out using data from the MapBiomas project and socio-economic data from the Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE, Brazilian Institute of Geography and Statistics in English) 2010 census. The results indicated that over the last 36 years Cuiabá's surface temperature has increased by an average of 13°C, as part of the result of the growth of urban infrastructure and loss of vegetation cover, specifically in the peripheral areas. There is an inequality between the high-income population living in neighborhoods with milder temperatures and the low-income population living in neighborhoods with higher temperatures. In the temperature and skin color data, the white population generally lives in neighborhoods with milder temperatures, unlike the black population, which mostly suffers from high temperatures. world planning change 3 19852021 (1985-2021 CuiabáMT Cuiabá MT Cuiabá/MT racialethnic racial ethnic factors (3 198 202 socio economic IBGE, IBGE (IBGE English 201 census Cuiabás s 13C C 13 13°C areas highincome income lowincome low 1985202 (1985-202 ( 19 20 1 198520 (1985-20 2 19852 (1985-2 (1985- (1985 (198 (19 (1

ABSTRACT The present study aimed to characterize the dynamics of NDVI and meteorological conditions, relating both to the annual dynamics of biomass accumulation in natural pastures of the Pampa biome as a way of subsidizing growth modeling. Forage accumulation rate data from a long-term experiment, NDVI data from the MODIS images, and meteorological data measured at the surface were used. We verify that the agrometeorological element associated to the accumulation of forage in the natural grasslands is different according to the season, which is typical of the subtropical climate. Winter is the critical season for livestock production due to the lower forage accumulation rate and lower values of NDVI, conditioned by the decrease of solar radiation and air temperature. In the summer, the limiting factor to forage accumulation is the hydric condition. It was also verified that the variability in the growth of grasslands can be associated with the ENSO phenomenon, being the El Niño favorable and the La Niña unfavorable, especially in the spring-summer period. Considering the verified associations, spectral indices combined with agrometeorological elements are recommended to the adjustment of models of forage accumulation in the Pampa biome natural grasslands.

O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia de baixo custo para o mapeamento das culturas de verão no Estado do Rio Grande do Sul, a partir do comportamento espectro-temporal de índices de vegetação e o Modelo HAND. O estudo foi realizado no Estado do Rio Grande do Sul, e o período foi a safra 2011/2012. Utilizaram-se imagens EVI do Sensor MODIS e dados SRTM. Para avaliar os resultados, foram usados dados de campo e dados do IBGE, além de um mapa referência elaborado com imagens RapidEye. Os resultados da classificação MODIS e os dados do IBGE geraram um coeficiente de correlação (r) de 0,98 para o arroz e 0,89 para a soja. Na validação dos dados coletados em campo, a cultura do arroz irrigado obteve um coeficiente Kappa de 0,66 e a cultura da soja 0,61. Na análise de similaridade Fuzzy, a cultura do arroz irrigado obteve uma similaridade de 87% contra 81% da soja. Portanto, o uso de dados multitemporais do sensor MODIS, aliado à delimitação de áreas de inundação, utilizando o modelo HAND, torna possível disponibilizar dados de estimativa de área cultivada das principais culturas de verão no Estado do Rio Grande do Sul.

This study aimed to develop a low-cost method for mapping summer crops in the Rio Grande do Sul State, from the spectral-temporal behavior of vegetation indices and the HAND Model. The study was conducted in the Rio Grande do Sul State in the 2011/2012 harvest. It was used EVI images from the MODIS sensor and SRTM data. To evaluate the results, we used field data and IBGE data and a reference map elaborated with RapidEye images. The results of the MODIS classification and the IBGE data generated a correlation coefficient (r) of 0.98 for rice and 0.89 for soybeans. Validation with data collected in the field, irrigated rice obtained a Kappa coefficient of 0.66 and soybean, 0.61. In the Fuzzy similarity analysis, the irrigated rice achieved a similarity of 87% and soybean, 81%. Therefore, multi-temporal MODIS data, combined with the delineation of flood areas, using the HAND model, allow to estimate the area planted with the main summer crops in the Rio Grande do Sul State.