O presente trabalho tem como objetivo quantificar o uso da Terra e suas mudanças no município de Luis Eduardo Magalhães usando dados de sensoriamento remoto. A região teve uma grande expansão da agricultura e do agronegócio desde a década de 1980, devido às condições ambientais favoráveis com terras planas e estação chuvosa bem definida. As principais culturas são soja, algodão, milho e café, mas o solo do Cerrado também produz frutas, feijão e arroz, além de pastagens. O método de detecção de mudança de pós-classificação foi utilizado para determinar as diferenças entre as imagens durante as últimas duas décadas. Esta metodologia requer a comparação de imagens classificadas independentemente, minimizando os problemas de normalização da atmosfera, diferenças de sensor e condições ambientais (fenologia, ciclos precipitação e umidade do solo). Imagens ALOS e Landsat foram utilizadas para elaborar mapas a partir da classificação da cobertura e uso da Terra entre 1987 e 2008. O método utilizado para classificar cada imagem foi a interpretação visual. Durante os últimos 20 anos, os agricultores converteram cerca de 40% das áreas de cerrado em áreas de agropecuária. As mudanças na cobertura e uso da Terra do município de Luis Eduardo Magalhães refletem os impactos das decisões tomadas na política agrícola e econômica.

The present work aims to quantify land use and land cover changes in Luis Eduardo Magalhães municipality using remote sensing data. The region presented a large expansion of the agriculture and agribusiness since the 1980s due to the environmental conditions favorable with flat lands and a well-defined rainy season. Main crops are soybean, cotton, maize and coffee, but the Cerrado soil also produces fruits, beans and rice, besides pastures. The post-classification change detection method was used to determine differences between images during the last two decades. This methodology requires the comparison of independently classified images, thereby minimizing problems of normalization for atmospheric, sensor differences and landscape conditions (phenology, precipitation cycles and soil moisture). ALOS and Landsat images were used to produce land cover classification maps between 1987 and 2008. The method used to classify each image was visual interpretation. During the last 20 years, farmers converted approximately 40% of savanna into farmlands. Land cover changes in the Luis Eduardo Magalhães reflect the impacts of management decisions made in agricultural and economic policy.

O manejo e o monitoramento ecológico de parques nacionais e outras áreas protegidas requerem uma detalhada descrição do padrão de distribuição da vegetação. Esse artigo possui como objetivo produzir um mapa de vegetação para o Parque Nacional da Serra dos Órgãos (PARNASO). Essa unidade de conservação está localizada na Floresta Atlântica dentro de uma variação topográfica desde o nível do mar até 2.263 metros. A classificação da vegetação baseou-se em dados do satélite ASTER, fotografias aéreas de alta resolução e modelo digital de elevação (MDE). O MDE indica estruturas de vegetação em ambiente com alta variabilidade espacial porque se correlaciona com fatores ambientais, tais como o microclima, umidade, solo e processos geomorfológicos. O classificador de árvore de decisão foi usado para extrair informações dos dados de MDE e sensoriamento remoto. Sete fisionomias foram identificadas: Agropecuária (1,29% da área do Parque), Campos de Altitude (24,27%), Floresta Ombrófila Densa Alto-Montana (37,47%), Floresta Ombrófila Densa Montana (21,54%), Floresta Ombrófila Densa Sub-Montana (5,22%), Floresta Secundária (4,13%) e áreas sem vegetação (6,08%). As três maiores fisionomias estão associadas a altitudes superiores a 1.000 metros e representaram 55,5% da área total. A construção da árvore de decisão combinando informações do MDE e sensoriamento remoto pode melhorar o resultado sobre a distribuiçãoda floresta tropical.

The management and ecological monitoring of national parks and other protected areas requires a detailed description of the vegetation distribution patterns. This paper aims to produce a vegetation map for the Serra dos Órgãos National Park (PARNASO). This conservation unit is localized in Atlantic Forest within a topographic variation from sea level to 2,263 meters. The vegetation classification based on the ASTER satellite data, high-resolution aerial photographs and Digital Elevation Model (DEM). The DEM indicates vegetation structures in landscape with high spatial variability because it correlates with environmental factors, such as microclimate, moisture, soil and geomorphological processes. Decision tree classifier was used to extract information of DEM and remote sensing data. Seven classes were identified: Agropecuária (1.29% of total Park area), Campos de Altitude (24.27%), Floresta Ombrófila Densa Alto-Montana (37.47%), Floresta Ombrófila Densa Montana (21.54%), Floresta Ombrófila Densa Sub-Montana (5.22%), Floresta Secundária (4.13%), and no vegetation area (6.08%). The three highest physiognomies were associated with altitude higher than 1,000 m and represented 55.5% of the total area. The construction of decision trees combining the DEM and remote sensing information can improve the result on the forest tropical distribution.