Atualmente as tecnologias corroboram com aplicações para diferentes finalidades, e uma delas é o uso do sensoriamento remoto (SR). A utilização e manipulação de imagens de satélite é um mercado crescente, principalmente por poder apresentar resultados em diferentes etapas do processo (i.e., início, meio e fim). As informações que podem ser extraídas geram “n” resultados, principalmente para tomadas de decisões. Desta forma, o objetivo principal foi avaliar produtos oriundos do SR como ferramenta para extração de informações para criar relações entre áreas urbanizadas e vegetadas para o município de Sorocaba-SP. Para isso, utilizou o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), Índice de Áreas Construídas por Diferença Normalizada (NDBI), temperatura de superfície (TS) e luminosidade noturna (LN).  Para o processamento, se utilizou duas cenas do sensor OLI (Operational Land Imager), em dois tempos (i.e., Fevereiro e Outubro de 2019) e uma cena noturna do sensor OLS (Operational Linescan System). Também foram utilizados vetores com informações de uso e cobertura do solo (Uso) e de zonas municipais (ZM), de acordo com o plano diretor do município.  Para as avaliações, primeiramente normalizou todos os produtos (i.e., NDVI, NDBI, TS e LN) de zero a um. Posteriormente, se realizou uma nuvem de pontos aleatórios para extração de informações dos produtos. Desta forma, os dados foram analisados através de gráficos de perfil, em que foram sobrepostos os vetores (i.e., Uso e ZM). Outra avaliação foi o coeficiente de correlação de Spearman, com todos os produtos. Os principais resultados comprovaram a importância da vegetação em centros urbanos. Os produtos NDVI/NDBI e NDVI/LN apontam uma forte correlação negativa (-0.99 e -0.90, respectivamente), ou seja, em ambientes muitos vegetados, em geral, há pouca urbanização com baixa iluminação noturna e vice e versa. Já quando correlacionado as TS com Uso, detecta que áreas urbanas apresentam maiores temperaturas que áreas vegetadas. E o mesmo ocorre com o cruzamento com as zonas municipais, em que TS, das zonas rurais (ZR1, ZR2 e ZR3), industriais (ZI1, ZI2 e ZPI) e central (ZC) são superiores quando comparado com a Zona Rural (ZR), Zona de Conservação Ambiental (ZCA) e Zonas de Chácaras Urbanas (ZCH), a quais, habitualmente são mais vegetadas que as demais zonas. Logo, os índices físicos que evidenciam a presença de florestas, sejam elas nativas ou plantadas, demonstraram inversamente proporcionais aos índices que evidenciam áreas antropizadas. Também por meio dos resultados obtidos, observa-se que as áreas do Uso apresentaram relação positiva as variáveis ambientais, ou seja, pode-se realizar uma análise preliminar dos pontos específicos no município de Sorocaba-SP, que precisam de revitalização arbórea, a fim de aprimorar um ambiente sustentável e consequentemente aumentar a qualidade de vida. Em conclusão, é possível afirmar que os produtos provenientes do SR se correlacionam entre si, de maneira direta ou inversa, e permitem a retirada de informações confiáveis e seguras de uma única imagem gratuita que podem ser úteis no planejamento de políticas públicas para os municípios.