En muchas ciudades en desarrollo, la escasez de estaciones de observación de precipitación adecuadas, debido a limitaciones como el espacio limitado, el crecimiento urbano y los desafíos de mantenimiento, compromete la fiabilidad de los datos. Este estudio explora el uso de productos de precipitación basados en satélites (SbPPs) como una solución para complementar los datos faltantes a largo plazo, lo que permite un análisis ambiental y toma de decisiones más precisos. Específicamente, se evalúa la efectividad de SbPPs en Norfolk, Virginia, comparándolos con los datos de precipitación observados en el Aeropuerto Internacional de Norfolk (NIA) mediante métodos comunes de ajuste de sesgo. El estudio aplica tres métodos diferentes para corregir los sesgos causados por limitaciones del sensor y discrepancias de calibración, e identifica los métodos más efectivos basados en indicadores estadísticos, índices de capacidad de detección y métodos gráficos. Los métodos de ajuste de sesgo incluyen la corrección de sesgo aditivo (ABC), que resta errores sistemáticos; la corrección de sesgo multiplicativo (MBC), que escala los datos satelitales para que coincidan con los datos observados; y la normalización de transformación de distribución (DTN), que alinea la distribución estadística de los datos satelitales con las observaciones. Además, el estudio aborda las incertidumbres en SbPPs para estimar la precipitación, preparando a los profesionales para los desafíos en aplicaciones prácticas. El método de corrección de sesgo aditivo (ABC) sobrestimó la precipitación mensual promedio, mientras que se encontró que el Sistema de Clasificación de Nubes PERSIANN-Cloud (CCS), ajustado con corrección de sesgo multiplicativo (MBC), era el modelo ajustado de sesgo más preciso. El método MBC resultó en ajustes de PBias leves de 0.09% (CCS), 0.10% (CDR) y 0.15% (PERSIANN) en las estimaciones mensuales promedio de precipitación, mientras que el método DTN produjo ajustes más grandes de 21.36% (CCS), 31.74% (CDR) y 19.27% (PERSIANN), con CCS, cuando se corrigió el sesgo usando MBC, identificado como el SbPP más preciso para Norfolk, Virginia. Este estudio de caso no solo brinda información sobre los procesos técnicos, sino que también sirve como una guía para integrar modelos hidrológicos avanzados y estrategias de resiliencia urbana, contribuyendo a mejorar las estrategias de adaptación al cambio climático y preparación para desastres.