A urbanização desordenada altera o microclima local, gerando um clima próprio nas cidades com condições bastante diferenciadas das áreas circunvizinhas. As alterações na distribuição espacial do calor na cidade podem ser medidas pelo parâmetro de temperatura de superfície, conhecido por \emph{Land Surface Temperature} TSC. O parâmetro TSC tem sido usado em várias aplicações tais como estimação de umidade do solo, detecção de queimadas florestais, estudo de processos hidrológicos, estudos climatológicos e monitoramento de ilhas de calor urbano de superfície (ICUS). As ICUS são áreas com temperaturas de superfície mais elevadas que as de seu entorno. Diversos estudos têm analisado a influência da urbanização nos padrões de temperatura de superfície, por meio de imagens termais de sensores orbitais. Entretanto, a baixa resolução espacial destes sensores dificulta a análise da temperatura de superfície nas regiões intraurbanas, ou seja, no interior das manchas urbanas. Dentro deste contexto, o objetivo deste trabalho é desenvolver um Modelo de Desagregação de Temperatura de Superfície (DTSC) que permite observar o comportamento da temperatura de superfície no interior da mancha urbana. Para gerar este modelo, dados do visível e infravermelho do ASTER e o produto de temperatura do MODIS foram utilizados. A partir dos dados ASTER três índices radiométricos, NDVI (Índice normalizado de vegetação), NDWI (Índice normalizado de água) e UI (índice de densidade de urbanização), foram gerados. Juntos com o produto MODIS, estes índices serviram de base para o estabelecimento de um modelo de regressão linear para estimar a imagem de temperatura de superfície, da qual foi extraída a radiância termal registrada pelo sensor. Para validar os resultados, a radiância extraída foi comparada com a radiância da banda termal 13 do ASTER, com ajuste $R^{²}$ de 0,66. Em seguida, o modelo DTSC foi aplicado para a obtenção de uma imagem TSC com detalhamento de 15 metros em uma região da cidade de São Paulo. Esta imagem permitiu a identificação de ilhas de calor e de alterações na temperatura de superfície de forma mais detalhada do que com a imagem TSC ASTER 90 m. O modelo também foi usado para analisar a influência dos diferentes padrões de urbanização na distribuição da temperatura de superfície em algumas regiões da cidade de São Paulo cujos resultados mostraram coerência com os dados observados.
The unplanned urbanization alters the environmental conditions and consequently the local microclimate, creating a proper climate in cities with very different conditions from surrounding areas. Changes in the spatial distribution of heat in the city can be measured by surface temperature, known as Land Surface Temperature - LST. The LST has been used in various applications such as soil moisture estimation, detection of forest fires, study of hydrological processes, climatological studies and monitoring of urban heat islands surface (ICUS). The ICUS are areas with higher surface temperatures than those of their surroundings. Several studies have examined the influence of urbanization on surface temperature on patterns through thermal images from satellite sensors. However the low spatial resolution of such sensors difficult analyses on intraurban surfaces temperature. Within this context, the aim of this work is to develop a Surface Temperature disaggregation model (DLST) that allows us to observe the behavior of LST within the urban area. To generate this model, the visible and infrared data from ASTER and MODIS product temperature were used. From the ASTER image were generated three radiometric indexes, NDVI, NDWI and UI. Together with the MODIS product, these indices were the basis for the establishment of a linear regression model to estimate the image surface temperature, which was extracted from the thermal radiance recorded by the sensor. To validate the results, the extracted radiance was compared with the radiance of 13 ASTER thermal band, fitted with $R^{²}$ of 0, 66. Then the DLST model was applied to obtain an LST image detailed to 15 meters in a region of São Paulo. The results allowed the identification of heat islands, being able to identify the changes of surface temperature in more detail than the image ASTER LST 90 m. Moreover, the model allowed analyzing the influence of different patterns of development on the distribution of LST.
