Os danos causados pelo grande volume de chuvas ou a sua escassez são debatidos constantemente a nível nacional e local, por cientistas e gestores e a sociedade em geral. Quando associadas às mudanças climáticas, hoje apontadas como principal causadora de eventos extremos, o tema é ainda mais relevante nas áreas agricultáveis, protegidas e nas cidades. No Brasil, diversos trabalhos têm sido feitos com uso de dados de sensoriamento remoto (SR) e sua comparação com estações meteorológicas in situ, muitos deles tem associado índices de precipitação aos dados do SR para analisar o comportamento, estimativas e possíveis correlações. Neste estudo são utilizados os dados do Climate Hazards Group Infra Red Precipitation with Station data (CHIRPS), que foi desenvolvido através de cooperação entre: Earth Resources Observation and Science (EROS), Climate Hazards Group (CHG) e do United States Geological Survey (USGS), elaborado inicialmente para acompanhar os impactos das secas sazonais a partir de séries temporais de chuva. O CHIRPS apresenta resolução espacial de 0,05º, entorno de 5 km, de abrangência espacial de 50º N e 50º S e como produtos derivados do CHIRPS temos conjuntos diários, pêntadas e mensais de chuva. Diversos estudos já validaram o CHIPRS, muitos deles por intermédio da correlação entre os dados pluviométricos estimados utilizando sensoriamento remoto e os obtidos em estações meteorológicas de superfície. A Unidade de Conservação Parque Nacional do Itatiaia (PNI), escolhida para esse estudo de validação dos dados está completamente inserida no domínio morfoclimático de Mares de Morros e no Bioma Floresta Atlântica. A validação dos dados estimados para a parte baixa do PNI se deu em série anual, de 2021-2022, através das principais métricas estatísticas. Os dados do CHIRPS foram validados a partir da correlação dos dados de estação meteorológica (ITWH1080) fixada na Torre de Fluxo da Parte Baixa do Parque Nacional do Itatiaia, parte do projeto PENSA Rio. Os resultados mostram que a correlação entre as precipitações do período chuvoso do CHIRPS e da estação ITWH1080 não apresentam disparidades significativas. O coeficiente de correlação de Pearson (r), que foi aplicado para mostrar a associação linear entre a serie anual de precipitação do CHIRPS, com valores definidos até 400 mm e da ITWH1080, apresentou valor de r = 0,90, apontando para uma boa associação entre as matrizes de dados. O r² apresentou boa variação com valor igual a 0,82 e o índice Willmott (d) mostrou valor de 0,90, o que denota boa concordância entre os dados estimados e os observados. Portanto, pode-se concluir que o uso dos dados de precipitação do CHIRPS é uma alternativa para as análises do comportamento das chuvas na parte baixa do PNI, assim contribuindo para avaliação do potencial erosivo das mesmas.