Resumo. A alteração das fisionomias campestres acaba acarretando mudanças no microclima, as quais são importantes de serem investigadas e quantificadas. Partindo desta premissa o objetivo deste estudo foi verificar como a diferença no uso e cobertura do solo influencia no microclima regional a partir do índice de umidade do solo TVDI, obtido a partir do Landsat 8 - OLI. Para tanto foi utilizado o produto Landsat 8 - OLI de NDVI (Normalized difference Vegetation Index) e foi calculada a temperatura de superfície (TS) pelo método split-window, que se baseia no uso de duas bandas do espectro termal. O TVDI (Temperature-Vegetation Dryness Index) foi estimado a partir da imagem de TS e de NDVI que foram relacionadas obtendo-se um padrão de dispersão de forma triangular. Utilizaram-se também dados de precipitação pluvial oriundo de estação meteorológica de superfície. Os resultados mostraram que o TVDI é capaz de indicar e quantificar diferenças na condição hídrica que ocorre no Rio Grande do Sul, associadas a diferenças de temperatura da superfície e de tipo de uso e cobertura do solo. Os maiores índices ocorreram em regiões com maiores TS e menores NDVI, no caso, os campos naturais. O sensor OLI, a bordo do Landsat 8, permitiu um detalhamento espacial do TVDI compatível com o tamanho das lavouras que ocorrem na região. Abstract. Changing the grassland physiognomies ends up causing changes in the microclimate, which are important to be investigated and quantified. On this assumption the objective of this study was to verify how the difference in the use and land cover influence on regional microclimate from the soil moisture content TVDI, obtained from the Landsat 8 - OLI. For this purpose we used the Landsat 8 - OLI product NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) was calculated, and the surface temperature (TS) by split-window method, which is based on the use of two bands of the thermal spectrum. The TVDI (Temperature-Vegetation Dryness Index) was estimated from the image of TS and NDVI which were related yielding a pattern of triangular shaped dispersion. Also used up the rainfall data coming from weather station surface. The results showed that the TVDI is able to indicate and quantify differences in water condition that occurs in Rio Grande do Sul, associated with the TS differences and type of use and land cover. The highest rates occurred in regions with higher TS and smaller NDVI in the case, the natural fields. The OLI sensor onboard Landsat 8, allowed a spatial detail of TVDI compatible with the size of fields that occur in the region.