A climatologia urbana tem se mostrado cada vez mais importante diante do cenário de mudanças climáticas, pois nas cidades vive a maioria da população mundial, exposta aos extremos de chuvas e temperaturas. Compreender a variabilidade desses mecanismos climáticos é essencial para a prevenção de danos e desastres urbanos. Assim, a estimativa de dados de precipitação por satélite é, na atualidade, um instrumento de dimensionada relevância para a compreensão da dinâmica pluviográfica, sobretudo, de ambientes que carecem de estações meteorológicas. A qualificação desses dados estimados é crucial para servir de monitoramento de tempo severo, apoio para medidas de alerta e prevenção eficazes. Desse modo, este trabalho buscou dimensionar a correlação entre dados de quatro estações meteorológicas instaladas em Balneário Camboriú (SC), em diferentes pontos da área urbana, e estimativas geradas pelo CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation wich Station) no período de agosto de 2021 a julho de 2022. Com uso de dados em formato Shepefile (SHP), trabalhados em ambiente SIG e exportados para Google Earth Engine (GEE), comparou-se a correlação dos dados com as estações meteorológicas instaladas, os quais exibem para o período em análise que, durante os dias de precipitação bem distribuída, os dados CHIRPS mostraram uma acurácia muito forte e, para períodos com anomalias positivas de precipitação de curta duração, a acurácia mostrou baixa precisão. Diante disso, períodos de longa duração de observações devem ser analisados para efeito de melhor precisão da qualificação da correlação.