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Extents of Predictors for Land Surface Temperature Using Multiple Regression ModelAlcances de los predictores para la temperatura de la superficie terrestre utilizando un modelo de regresión múltiple

Resumen

La temperatura de la superficie terrestre (LST, por sus siglas en inglés) es un factor clave en numerosas áreas como el cambio climático, el uso/cobertura del suelo en las áreas urbanas, el balance de calor y también es un participante significativo en la creación de modelos climáticos. Los datos de Landsat han brindado numerosas posibilidades para comprender los procesos terrestres mediante teledetección. El presente estudio se ha realizado para identificar la LST de la región de estudio utilizando imágenes satelitales Landsat 8 OLI/TIRS para dos períodos de tiempo con el fin de comparar los datos. El estudio también intentó identificar y predecir el papel e importancia del NDVI, NDBI y la pendiente de la región en la LST. El estudio concluye que las temperaturas máximas y mínimas de 40.44 °C y 20.78 °C se registraron durante el mes de noviembre, mientras que las LST máximas y mínimas para el mes de marzo han aumentado a 42.44 °C y 24.57 °C respectivamente

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