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A precipita‡Æo é considerada uma das características mais importantes no ciclo hidrológico tratando-se constantemente em diversos estudos ambientais. Entretanto, em áreas extensas ou em áreas com uma baixa densidade de esta‡äes meteorológicas, torna-se necessário estimar a precipita‡Æo a partir de outros métodos. Consequentemente, produtos ambientais derivados de sensores orbitais podem auxiliar na extra‡Æo de informa‡äes do volume de chuva. Desta forma, o principal objetivo deste estudo é estimar a cota para uma pequena bacia inclusa na Bacia do Alto Paraguai (BAP), dispondo de 3 esta‡äes fluviométricas convencionais e de precipita‡Æo diária do satélite Tropical Rainfall Meansuring Mission (TRMM) 3B42RT, compreendido entre 2000 e 2017. Previamente os dados de entrada passam pelo algoritmo de Sele‡Æo baseada em Correla‡Æo (CFS) escolhendo os atributos altamente correlacionado com classe, e assim sendo disponibilizado à Rede Neural Artificial (RNA). O trabalho aplica algoritmo genético para escolher os parâmetros da CFS e da RNA.

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