The considered work esteem, by means of data of multispectral images of the Landsat 5 - TM, vegetation indices, albedo, surface temperature surface and the balance of radiation of the city of Maceió relating them with the urban mesh. The city of Maceió, in last the 30 years, it had its intensified areal growth, that is, the substitution of green areas for a built urban zone, modifying the relief, waterproofing the ground, thus diminishing the participation of the flow of heat in the ground of the rocking of energy in the surface and increasing the flow of responsible sensible heat for the felt thermal sensation. Therefore, local changes caused by constructions and inadequate occupations had provoked alterations in the ambient urban comfort. The used images are composed for seven referring spectral bands the Landsat 5 - TM to days 11 of June of 1990, 21 of September of 1998 and 03 of September of 2003. The calculations had been carried through with the use of software ERDAS 8.5. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) presented average values of 0.188 for the year of 1990, 0.253 for 1998 and 0.242 for 2003. In accordance with the results had increase of the NDVI, what it could take the conclusion of that occurred an intensification of the vegetal covering. The surface albedo was of 12.06% for the year of 2003 followed by 9.95% for 1998 and 9.84% for 1990, being this the lowest value presenting if compared with the other years studied in the research. The temperature of the terrestrial surface estimate was bigger for the year of 1998 being of 26.96°C the average value and for the years of 1990 and 2003 she was practically the same one, being of 24.19°C and 24.90°C respectively. The instantaneous values of the balance of radiation in the surface were lesser for the year of 1990 and with averages next between the years to 1998 and 2003. The gotten values had been: 586.35W/m2 for 1990, 763.06W/m2 for 1998 and 752.32W/m2 for 2003. For the attainment of a detailed evaluation more of the research it would be necessary to take in consideration the local topography for the use of the Digital Elevation Model - DEM. / Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Alagoas / O trabalho proposto estima, mediante dados de imagens multiespectrais do Landsat 5- TM, índices de vegetação, albedo, temperatura da superfície terrestre e o saldo de radiação da cidade de Maceió, relacionando-os com a malha urbana. O município de Maceió, nos últimos 30 anos, teve seu crescimento areal intensificado, o que resulta substituição de áreas verdes por uma zona urbana edificada, alterando o relevo, impermeabilizando o solo, diminuindo assim a participação do fluxo de calor no solo do balanço de energia na superfície e aumentando o fluxo de calor sensível, responsável pela sensação térmica sentida. Portanto, mudanças locais causadas por edificações e ocupações inadequadas provocaram alterações no conforto urbano ambiental. As imagens utilizadas são compostas por sete bandas espectrais do Landsat 5 - TM referentes aos dias 11 de junho de 1990, 21 de setembro de 1998 e 03 de setembro de 2003. Os cálculos foram realizados com a utilização do software ERDAS 8.5. O Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (IVDN) apresentou valores médios de 0,188 para o ano de 1990, 0,253 para 1998 e 0,242 para 2003. De acordo com os resultados houve aumento do IVDN, o que poderia levar a conclusão de que ocorreu uma intensificação da cobertura vegetal. O albedo da superfície encontrado foi de 12,06% para o ano de 2003 seguidos por 9,95% para 1998 e 9,84% para 1990, sendo este o mais baixo valor apresentando se comparado aos outros anos estudados na pesquisa. A temperatura da superfície terrestre estimada foi maior para o ano de 1998 sendo de 26,96°C seu valor médio e para os anos de 1990 e 2003 foi praticamente a mesma, sendo de 24,19°C e 24,90°C, respectivamente. Os valores instantâneos do saldo de radiação na superfície foi menor para o ano de 1990 e com médias próximas entre os anos de 1998 e 2003. Os valores obtidos foram: 586,35W/m2 para 1990, 763,06W/m2 para 1998 e 752,32W/m2 para 2003. Para a obtenção de uma avaliação mais detalhada da pesquisa seria necessário levar em consideração a topografia local pela utilização do Modelo de Elevação Digital MED.

Soil attributes directly influence on its surface temperature. Although there are several studies using soil spectra obtained from satellites, soil evaluation through Land Surface Temperature (LST) is still scarce. The broad availability of satellite thermal data and the development of algorithms to retrieve LST facilitated its use in soil studies. The objective of this study was to evaluate soil LST variations due to its composition and verify the potential of using LST on soil attributes quantification, also integrated with reflectance spectra and elevation data. The study area (198 ha) is located in Sao Paulo state, Brazil, and had plowed bare soil during the satellite image acquisition date. Soil samples were collected in a regular grid of 100 x 100 m (depths: 0-0.2 m and 0.8- 1.0 m); soil granulometry, organic matter (OM) and iron oxides were determined by wet chemistry analysis. In this study, an image of Landsat 5 was used for extracting LST using the inversion of Planck\'s function in band 6 (10,400 - 12,500 nm), and land surface emissivity was estimated using Normalized Difference Vegetation Index threshold method. Reflectance values were extracted from bands 1, 2, 3, 4, 5 and 7. Models for soil attributes quantification were performed using Linear Regression (LR), with samples from 62 auger points distributed in 14 toposequences. Simple LR was applied for generating prediction models based on LST and on elevation data (extracted from a Digital Elevation Model). Multiple LR was applied in order to generate prediction models using atmospherically corrected spectral reflectance from Visible, Near-Infrared and Shortwave infrared (Vis-NIR-SWIR) bands as predictors, and also for the prediction of soil attributes using simultaneously Vis-NIR-SWIR, LST and elevation data, and only significant variables identified by T-tests were used. Predictive performance of models was assessed based on adjusted coefficient of determination (R2adj), Root Mean Squared Error (RMSE, g kg-1) and Ratio of Performance to Interquartile Range (RPIQ) obtained in validation. Ordinary kriging was also performed and the resulted interpolated surfaces were compared to the maps obtained from the best LR model. There was significant correlation between soil attributes and reflectance, LST and elevation data, and soils with clay texture were differentiated from sandy soils based on LST mean values. For all soil attributes, models using only elevation presented the worst performance; models using only LST, moderate performance; and using Vis-NIR-SWIR bands, good predictive performance. For clay, the best model obtained had bands 4-7, LST and elevation as predictors; for sand and iron oxides, the best model had bands 4-7 and LST; for OM, band 4, band 7 and LST. The use of LST for estimating soil attributes increases the predictive performance of multiple LR models when associated with other variables obtained through remote sensing, particularly surface reflectance data, improving the validation of models reaching high R2adj, high RPIQ and low RMSE values. Maps for sand, OM and iron oxides obtained through ordinary kriging outperformed those obtained for the same attributes using LR models based on RS co-variables, and for clay, both approaches reached the same accuracy level. Mapping of soil clay, sand, OM and iron oxides contents through multiple LR models using Landsat 5 products is a simple and easy to reproduce technique, appropriate for soil attributes mapping in bare soil agricultural areas. / Os atributos do solo influenciam diretamente na sua temperatura de superfície. Apesar de existir vários estudos utilizando espectros de solos obtidos de satélite, a avaliação do solo por meio da Temperatura de Superfície Terrestre (em inglês Land Surface Temperature, LST) ainda é escassa. A ampla disponibilidade de dados termais de satélite e o desenvolvimento de algoritmos para derivar a LST facilitou o seu uso em estudos de solos. O objetivo desse trabalho foi avaliar variações da LST do solo devidas à sua composição e verificar o potencial de uso da LST na quantificação de atributos do solo, também integrada com dados de espectros de reflectância e elevação. A área de estudo (198 ha) está localizada no estado de São Paulo, Brasil, e estava com solo exposto e arado na data de aquisição da imagem de satélite. Amostras de solo foram coletadas em um grid regular de 100 x 100 m (profundidades: 0.02 m e 0.8-1.0 m); a granulometria do solo, matéria orgânica (MO) e óxidos de ferro foram determinados via análises físicas e químicas laboratoriais. Neste estudo, uma imagem do Landsat 5 foi utilizada para extrair a temperatura de superfície usando a inversão da função da Lei de Planck na banda 6 (10.400 - 12.500 nm), e a emissividade de superfície foi estimada utilizando o método do limiar do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada. Valores de reflectância das bandas 1, 2, 3, 4, 5 e 7 foram extraídos. Modelos para quantificação de atributos do solo foram feitos usando Regressão Linear (RL), com amostras de 62 pontos de tradagem distribuídos em 14 topossequências. A RL simples foi aplicada para gerar modelos de predição baseados na LST e também na elevação (extraída de um modelo digital de elevação). A RL múltipla foi aplicada para gerar modelos de predição usando os espectros de reflectância com correção atmosférica das bandas do Visível, Infravermelho próximo e Infravermelho de ondas curtas (Vis-NIR-SWIR) como preditores; também foi aplicada para predição de atributos do solo usando simultaneamente dados do Vis-NIR-SWIR, LST e elevação, e apenas variáveis significativas identificadas por teste T foram usadas. A performance preditiva dos modelos foi avaliada baseada no coeficiente de determinação ajustado (R2adj), raiz do erro quadrático médio (RMSE, g kg-1) e razão de desempenho do intervalo interquartil (RPIQ) obtidos na validação. A krigagem ordinária também foi feita e as superfícies interpoladas resultantes foram comparadas com o melhor modelo de RL. Houve correlação significativa entre os atributos do solo e dados de reflectância, LST e elevação, e solos com textura argilosa foram diferenciados de solos arenosos com base em valores médios de LST. Para todos os atributos do solo, os modelos usando apenas elevação apresentaram a pior performance, modelos usando somente LST, performance moderada, e usando as bandas do Vis-NIR-SWIR, boa performance preditiva. Para argila, o melhor modelo obtido teve as bandas 4-7, LST e elevação como preditores; para areia e óxidos de ferro, o melhor modelo teve as bandas 4-7 e LST; para MO, banda 4, banda 7 e LST. O uso da LST para estimar atributos do solo aumenta a performance preditiva de modelos de RL múltipla quando associada a outras variáveis obtidas via sensoriamento remoto (SR), particularmente dados de reflectância de superfície, melhorando a validação dos modelos atingindo altos valores de R2adj e RPIQ e baixos valores de RMSE. Os mapas para areia, MO e óxidos de ferro obtidos via krigagem ordinária superaram aqueles obtidos para os mesmos atributos usando modelos de RL baseados em co-variáveis obtidas via SR, e para argila, ambas abordagens atingiram o mesmo nível de acurácia. O mapeamento dos conteúdos de argila, areia, matéria orgânica e óxidos de ferro do solo via modelos de RL múltipla utilizando produtos do Landsat 5 é uma técnica simples e fácil de reproduzir, apropriada para o mapeamento de atributos do solo em áreas de agricultura com solo exposto.

Soil attributes directly influence on its surface temperature. Although there are several studies using soil spectra obtained from satellites, soil evaluation through Land Surface Temperature (LST) is still scarce. The broad availability of satellite thermal data and the development of algorithms to retrieve LST facilitated its use in soil studies. The objective of this study was to evaluate soil LST variations due to its composition and verify the potential of using LST on soil attributes quantification, also integrated with reflectance spectra and elevation data. The study area (198 ha) is located in Sao Paulo state, Brazil, and had plowed bare soil during the satellite image acquisition date. Soil samples were collected in a regular grid of 100 x 100 m (depths: 0-0.2 m and 0.8- 1.0 m); soil granulometry, organic matter (OM) and iron oxides were determined by wet chemistry analysis. In this study, an image of Landsat 5 was used for extracting LST using the inversion of Planck\'s function in band 6 (10,400 - 12,500 nm), and land surface emissivity was estimated using Normalized Difference Vegetation Index threshold method. Reflectance values were extracted from bands 1, 2, 3, 4, 5 and 7. Models for soil attributes quantification were performed using Linear Regression (LR), with samples from 62 auger points distributed in 14 toposequences. Simple LR was applied for generating prediction models based on LST and on elevation data (extracted from a Digital Elevation Model). Multiple LR was applied in order to generate prediction models using atmospherically corrected spectral reflectance from Visible, Near-Infrared and Shortwave infrared (Vis-NIR-SWIR) bands as predictors, and also for the prediction of soil attributes using simultaneously Vis-NIR-SWIR, LST and elevation data, and only significant variables identified by T-tests were used. Predictive performance of models was assessed based on adjusted coefficient of determination (R2adj), Root Mean Squared Error (RMSE, g kg-1) and Ratio of Performance to Interquartile Range (RPIQ) obtained in validation. Ordinary kriging was also performed and the resulted interpolated surfaces were compared to the maps obtained from the best LR model. There was significant correlation between soil attributes and reflectance, LST and elevation data, and soils with clay texture were differentiated from sandy soils based on LST mean values. For all soil attributes, models using only elevation presented the worst performance; models using only LST, moderate performance; and using Vis-NIR-SWIR bands, good predictive performance. For clay, the best model obtained had bands 4-7, LST and elevation as predictors; for sand and iron oxides, the best model had bands 4-7 and LST; for OM, band 4, band 7 and LST. The use of LST for estimating soil attributes increases the predictive performance of multiple LR models when associated with other variables obtained through remote sensing, particularly surface reflectance data, improving the validation of models reaching high R2adj, high RPIQ and low RMSE values. Maps for sand, OM and iron oxides obtained through ordinary kriging outperformed those obtained for the same attributes using LR models based on RS co-variables, and for clay, both approaches reached the same accuracy level. Mapping of soil clay, sand, OM and iron oxides contents through multiple LR models using Landsat 5 products is a simple and easy to reproduce technique, appropriate for soil attributes mapping in bare soil agricultural areas. / Os atributos do solo influenciam diretamente na sua temperatura de superfície. Apesar de existir vários estudos utilizando espectros de solos obtidos de satélite, a avaliação do solo por meio da Temperatura de Superfície Terrestre (em inglês Land Surface Temperature, LST) ainda é escassa. A ampla disponibilidade de dados termais de satélite e o desenvolvimento de algoritmos para derivar a LST facilitou o seu uso em estudos de solos. O objetivo desse trabalho foi avaliar variações da LST do solo devidas à sua composição e verificar o potencial de uso da LST na quantificação de atributos do solo, também integrada com dados de espectros de reflectância e elevação. A área de estudo (198 ha) está localizada no estado de São Paulo, Brasil, e estava com solo exposto e arado na data de aquisição da imagem de satélite. Amostras de solo foram coletadas em um grid regular de 100 x 100 m (profundidades: 0.02 m e 0.8-1.0 m); a granulometria do solo, matéria orgânica (MO) e óxidos de ferro foram determinados via análises físicas e químicas laboratoriais. Neste estudo, uma imagem do Landsat 5 foi utilizada para extrair a temperatura de superfície usando a inversão da função da Lei de Planck na banda 6 (10.400 - 12.500 nm), e a emissividade de superfície foi estimada utilizando o método do limiar do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada. Valores de reflectância das bandas 1, 2, 3, 4, 5 e 7 foram extraídos. Modelos para quantificação de atributos do solo foram feitos usando Regressão Linear (RL), com amostras de 62 pontos de tradagem distribuídos em 14 topossequências. A RL simples foi aplicada para gerar modelos de predição baseados na LST e também na elevação (extraída de um modelo digital de elevação). A RL múltipla foi aplicada para gerar modelos de predição usando os espectros de reflectância com correção atmosférica das bandas do Visível, Infravermelho próximo e Infravermelho de ondas curtas (Vis-NIR-SWIR) como preditores; também foi aplicada para predição de atributos do solo usando simultaneamente dados do Vis-NIR-SWIR, LST e elevação, e apenas variáveis significativas identificadas por teste T foram usadas. A performance preditiva dos modelos foi avaliada baseada no coeficiente de determinação ajustado (R2adj), raiz do erro quadrático médio (RMSE, g kg-1) e razão de desempenho do intervalo interquartil (RPIQ) obtidos na validação. A krigagem ordinária também foi feita e as superfícies interpoladas resultantes foram comparadas com o melhor modelo de RL. Houve correlação significativa entre os atributos do solo e dados de reflectância, LST e elevação, e solos com textura argilosa foram diferenciados de solos arenosos com base em valores médios de LST. Para todos os atributos do solo, os modelos usando apenas elevação apresentaram a pior performance, modelos usando somente LST, performance moderada, e usando as bandas do Vis-NIR-SWIR, boa performance preditiva. Para argila, o melhor modelo obtido teve as bandas 4-7, LST e elevação como preditores; para areia e óxidos de ferro, o melhor modelo teve as bandas 4-7 e LST; para MO, banda 4, banda 7 e LST. O uso da LST para estimar atributos do solo aumenta a performance preditiva de modelos de RL múltipla quando associada a outras variáveis obtidas via sensoriamento remoto (SR), particularmente dados de reflectância de superfície, melhorando a validação dos modelos atingindo altos valores de R2adj e RPIQ e baixos valores de RMSE. Os mapas para areia, MO e óxidos de ferro obtidos via krigagem ordinária superaram aqueles obtidos para os mesmos atributos usando modelos de RL baseados em co-variáveis obtidas via SR, e para argila, ambas abordagens atingiram o mesmo nível de acurácia. O mapeamento dos conteúdos de argila, areia, matéria orgânica e óxidos de ferro do solo via modelos de RL múltipla utilizando produtos do Landsat 5 é uma técnica simples e fácil de reproduzir, apropriada para o mapeamento de atributos do solo em áreas de agricultura com solo exposto.