RESUMO O conhecimento sobre a cobertura da terra é fundamental como informação para o planejamento e o estudo dos efeitos da substituição de paisagens naturais por paisagens antropizadas. Este estudo objetivou analisar a dinâmica da cobertura da terra entre os anos de 1989 e 2011, na bacia hidrográfica do rio Marombas (SC), empregando o classificador árvore de decisão (AD). Foram utilizadas bandas espectrais do satélite Landsat 5, índices de vegetação e atributos de terreno extraídos do modelo digital de elevação. Esses dados foram utilizados como atributos de classificação da cobertura da terra, nos anos de 1989, 1991, 1993, 1997, 2001, 2004 e 2011. A qualidade do classificador AD foi avaliada por um conjunto de 500 pontos aleatórios e independentes, gerados para cada ano, o que permitiu calcular os parâmetros índice Kappa e exatidão global a partir das matrizes de confusão. O algoritmo AD obteve desempenho médio próximo a 83% para o índice Kappa e exatidão global média de 86%. Esses valores permitem considerar a classificação como excelente, o que permitiu uma associação segura entre a influência antrópica e a dinâmica da cobertura da terra na bacia hidrográfica estudada. Foi diagnosticado o aumento das atividades agrícolas e silvicultoras em detrimento das coberturas naturais, além de uma fragmentação dos corredores ecológicos da Floresta Ombrófila Mista, no intervalo analisado de 22 anos.

ABSTRACT Land-cover information is essential for planning and studying the effects of changes from natural to disturbed landscapes. This study aimed at studying the dynamics of land cover from 1989 to 2011 in the Marombas River basin using a Decision Tree (DT) algorithm. Landsat-5 spectral bands, vegetation indices, and terrain attributes from elevation models were used as attributes for classification in the years of 1989, 1991, 1993, 1997, 2001, 2004, and 2011. DT classifier quality was assessed by a set of 500 independent random points, generated for each year; which allowed calculating Kappa index parameters and overall accuracy from the confusion matrices. The DT algorithm achieved a mean Kappa index of about 83% and a mean global accuracy of 86%. Therefore, it can be stated an excellent classification, from which we can securely associate anthropogenic influence with land-cover dynamics in this basin. We also observed an increase of agricultural and silvicultural activities at the expense of more natural land covers. Adding to that, the results showed that rapid fragmentation has occurred in the natural mixed ombrophilous forest along this interval of 22 years.