Metodologias para monitoramento da ilha de calor urbana superficial (ICUS) e conforto térmico

A substituição de coberturas vegetais por superfícies impermeáveis altera o balanço de energia nas cidades, resultando no fenômeno da Ilha de Calor Urbana Superficial (ICUS). Diante do agravamento desse quadro e de seus impactos no microclima, esta pesquisa objetiva analisar a eficácia das metodologias contemporâneas de monitoramento da ICUS e sua influência no conforto térmico urbano. A metodologia consistiu em uma revisão sistemática e análise de estudos de caso que integram geotecnologias multiescala, abrangendo desde o sensoriamento remoto orbital (série Landsat) até a termografia aérea por Sistemas de Aeronave Remotamente Pilotada (RPAS), além da aplicação de algoritmos de Machine Learning para a predição da temperatura de superfície terrestre (LST). Os resultados indicam que a escolha rigorosa de algoritmos de recuperação térmica, como a Equação de Transferência Radiativa, e o refinamento de índices espectrais, com a substituição do NDBI pelo Índice de Construção (BU), aumentam significativamente a acurácia diagnóstica. Observou-se que modelos de aprendizagem de máquina, especialmente o Decision Tree, apresentam alta performance (r = 0,96) na modelagem térmica. Conclui-se que a integração dessas geotecnologias permite uma compreensão fidedigna da variação espacial e temporal das ilhas de calor, revelando uma tendência de crescimento no Índice de Desconforto de Thom (IDT) em contextos urbanos tropicais. Esse arcabouço metodológico fornece subsídios essenciais para o planejamento urbano mitigador e a promoção da resiliência climática nas cidades.