APLICAÇÕES DE APRENDIZADO DE MÁQUINA E SENSORIAMENTO REMOTO NA PESQUISA DE ILHAS DE CALOR URBANO: UMA ANÁLISE BIBLIOMÉTRICA - Tieti, Max Hiroito; Pereira, Mariana Rodrigues; de Freitas Neto, Roberto Pereira (Revista de Geopolítica, 2026)
As ilhas de calor urbanas (ICU) representam desafios críticos para a adaptação climática conforme a urbanização global se acelera. Embora a inteligência artificial e o sensoriamento remoto tenham surgido como ferramentas poderosas para análise térmica urbana, o crescimento acelerado da pesquisa nesta interseção carece de síntese abrangente. Este estudo bibliométrico examinou 381 publicações (2004–2026) da Web of Science Core Collection para mapear a estrutura, evolução e bases de conhecimento da área. Utilizando o pacote bibliometrix em R, realizamos análise de desempenho (produtividade, citações) e mapeamento científico (coautoria, co-palavras, acoplamento bibliográfico e redes de cocitação). Os resultados revelaram crescimento recente exponencial: as publicações aumentaram de 11 (2019) para 135 (2025), com 95% da pesquisa produzida em sete anos (2019–2025). A concentração geográfica é acentuada: China (33,6%), Índia (9,45%) e EUA (7,61%) dominam a produção, enquanto África Subsaariana e América Latina permanecem sub-representadas, apesar da alta vulnerabilidade ao calor. A pesquisa converge para o sensoriamento remoto térmico aprimorado por aprendizado de máquina, com o Random Forest (7,87% dos artigos) como algoritmo dominante e a temperatura da superfície terrestre (28,87%) como variável principal. As métricas de citação indicam maturidade do campo (índice h = 47, índice g = 75, média de citações = 20,93), consolidando-se sobre fundamentos que abrangem climatologia urbana, metodologia de sensoriamento remoto e aprendizado de máquina. No entanto, a análise temática revelou lacunas críticas: a pesquisa enfatizou a detecção em detrimento dos impactos na saúde, validação de mitigação e integração de políticas públicas.