Resumo Este trabalho tem como objetivo analisar a capacidade dos atributos das técnicas de decomposição de alvos e dos atributos de retroespalhamento, provenientes das imagens polarimétricas do satélite ALOS/PALSAR-2, para discriminar as classes de uso e cobertura da terra na região da Floresta Nacional do Tapajós (FNT), estado do Pará. Três imagens polarimétricas do satélite ALOS/PALSAR-2 no formato single look complex (SLC), nível 1 de processamento, foram selecionadas para gerar as matrizes de coerência [T3] e covariância [C3] para aplicação das técnicas de Cloude-Pottier e Freeman-Durden referentes à decomposição de alvos. A partir das imagens PALSAR-2 calibradas radiometricamente, foram gerados ainda os coeficientes de retroespalhamento, as razões de polarização cruzada (RC; HV/HH), a razão de polarização paralela (RP) e o Radar Forest Degradation (RFDI). As imagens derivadas de todos esses atributos polarimétricos supracitados foram processadas pelo classificador de Máxima Verossimilhança (MAXVER) integrado ao algoritmo contextual Iterated Conditional Modes (ICM). As classificações derivadas dos atributos relativos às técnicas de decomposições de alvos, principalmente a de Cloude-Pottier, com índice Kappa de 0,75, apresentaram desempenho significativamente superior àqueles derivados das razões RC, RP e RFDI.

Abstract This study aims to analyze the capability of the target decomposition techniques and the polarimetric ratios applied to the ALOS/PALSAR-2 satellite polarimetric images to discriminate the land use and land cover classes in the Tapajós National Forest region, Pará State. Three full polarimetric ALOS/PALSAR-2, level 1 single look complex scenes were selected to generate the coherence and the covariance matrices to derive the Cloude-Pottier and the Freeman-Durden target decomposition attributes. From the radiometrically calibrated PALSAR-2 images, we generated the backscatter coefficients, the cross polarized ratio (RC; HV/HH), the parallel polarized ratio (RP; VV/HH) and the Radar Forest Degradation Index (RFDI). The images resulting from these polarimetric attributes were processed by the Maximum Likelihood (MAXVER) classifier coupled with the Iterated Conditional Modes (ICM) contextual algorithm. We found that the classifications derived from the target decomposition attributes, mainly from the Cloude-Pottier technique, with a Kappa index of 0.75, presented a significant higher performance than those derived from the RC ratio, RP ratio, and RFDI.

Resumo:Na porção norte da Amazônia brasileira, as savanas, florestas estacionais e terras agropecuárias formam uma paisagem complexa, onde o mapeamento de uso e cobertura da terra é uma tarefa desafiadora. Nesse trabalho, dados Landsat-8/OLI e ALOS-2/PALSAR-2 foram combinados para mapeamento de 17 classes de uso e cobertura da terra usando o algoritmo Random Forest. O potencial de cada conjunto de dados foi analisado separadamente e em comparação ao modelo híbrido. Os resultados mostraram que o modelo híbrido com as polarizações PALSAR-2 HH/HV e seis bandas de reflectância do OLI produziu os melhores resultados, com acurácia global de 83% e Kappa de 0,81. Isto representou um aumento de 6% em relação à classificação das bandas do OLI somente. Os modelos usando os dados ópticos produziram resultados melhores do que os do SAR. Entretanto, a maior contribuição do PALSAR-2 foi melhorar a discriminação de classes de savana com menor biomassa, como os campos limpos e campos cerrados.

Abstract: In northern Brazilian Amazon, the crops, savannahs and rainforests form a complex landscape where land use and land cover (LULC) mapping is difficult. Here, data from the Operational Land Imager (OLI)/Landsat-8 and Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar (PALSAR-2)/ALOS-2 were combined for mapping 17 LULC classes using Random Forest (RF) during the dry season. The potential thematic accuracy of each dataset was assessed and compared with results of the hybrid classification from both datasets. The results showed that the combination of PALSAR-2 HH/HV amplitudes with the reflectance of the six OLI bands produced an overall accuracy of 83% and a Kappa of 0.81, which represented an improvement of 6% in relation to the RF classification derived solely from OLI data. The RF models using OLI multispectral metrics performed better than RF models using PALSAR-2 L-band dual polarization attributes. However, the major contribution of PALSAR-2 in the savannahs was to discriminate low biomass classes such as savannah grassland and wooded savannah.

RESUMO A análise de mudanças na composição de espécies e estrutura da vegetação em cronosseqüências aprimora o conhecimento sobre os padrões de regeneração após o abandono das terras na Amazônia. Nosso objetivo foi realizar análise florístico-estrutural em florestas maduras (com / sem exploração madeireira) e em sucessões secundárias (inicial, intermediária e avançada) na região do Tapajós. A idade da regeneração e os locais das parcelas foram determinados usando imagens Landsat-5 TM (1984-2012). Na análise florística, foi determinada a suficiência amostral e os índices de Shannon-Weaver (H'), uniformidade de Pielou (J), Valor de Importância (VI) e alfa de Fisher (α). Foi aplicada análise de escalonamento multidimensional não-métrico (NMDS) para ordenação de similaridade. Na análise estrutural, o diâmetro à altura do peito (DAP), altura total da árvore (Ht), área basal (BA) e biomassa acima do solo (AGB) foram obtidos. As diferenças entre tipologias dos atributos florísticos-estruturais foram verificadas utilizando os testes de Tukey e Kolmogorov-Smirnov. Os resultados mostraram aumento dos índices H', J e alfa a partir da sucessão inicial até as florestas maduras da ordem de 47%, 33% e 91%, respectivamente. O estágio avançado apresentou mais espécies em comum com o estágio intermediário do que com a floresta madura. Foram observadas diferenças estatisticamente significativas entre os estágios iniciais e intermediários (p <0,05) para o DAP, BA e Ht. O retorno dos estoques de carbono mostrou uma variação de AGB de 14,97 t ha-1 (estágio inicial) para 321,47 t ha-1(florestas maduras). Além de AGB, Ht também foi um atributo importante para discriminar as tipologias.

ABSTRACT The analysis of changes in species composition and vegetation structure in chronosequences improves knowledge on the regeneration patterns following land abandonment in the Amazon. Here, the objective was to perform floristic-structural analysis in mature forests (with/without timber exploitation) and secondary successions (initial, intermediate and advanced vegetation regrowth) in the Tapajós region. The regrowth age and plot locations were determined using Landsat-5/Thematic Mapper images (1984-2012). For floristic analysis, we determined the sample sufficiency and the Shannon-Weaver (H'), Pielou evenness (J), Value of Importance (VI) and Fisher's alpha (α) indices. We applied the Non-metric Multidimensional Scaling (NMDS) for similarity ordination. For structural analysis, the diameter at the breast height (DBH), total tree height (Ht), basal area (BA) and the aboveground biomass (AGB) were obtained. We inspected the differences in floristic-structural attributes using Tukey and Kolmogorov-Smirnov tests. The results showed an increase in the H', J and α indices from initial regrowth to mature forests of the order of 47%, 33% and 91%, respectively. The advanced regrowth had more species in common with the intermediate stage than with the mature forest. Statistically significant differences between initial and intermediate stages (p<0.05) were observed for DBH, BA and Ht. The recovery of carbon stocks showed an AGB variation from 14.97 t ha-1 (initial regrowth) to 321.47 t ha-1 (mature forests). In addition to AGB, Ht was also important to discriminate the typologies.

Mudanças radiométricas observadas em imagens multitemporais de satélites ópticos têm importante papel na caracterização de áreas afetadas pelo corte seletivo. O objetivo desse estudo foi analisar o comportamento multitemporal da resposta da mistura espectral em imagens de satélite de áreas simuladas por corte seletivo de madeira na floresta amazônica, considerando as relações espectrais do vermelho/infravermelho próximo. Para a análise dos dados foram utilizadas as margens da floresta para inferir a infraestrutura de exploração florestal em diferentes orientações a partir da transição entre áreas de floresta e desmatamento em imagens de satélite. Imagens do sensor TM/Landsat-5 adquiridas em três datas distintas com diferentes geometrias de iluminação solar foram utilizadas na análise. O método utilizado presume que as respostas radiométricas entre a floresta com efeitos do corte seletivo e as margens da floresta em contato com áreas recém-desmatadas estão relacionadas. Os atributos da frequência espacial das bandas espectrais do vermelho/infravermelho próximo foram analisados. A análise dos diagramas de dispersão mostraram dois grupos de pixels que representam áreas de corte seletivo. Os atributos de tamanho e distância radiométrica representando esses dois grupos foram relacionados com o ângulo de elevação solar. Os resultados sugerem que a detecção de áreas exploradas é limitada devido à complexidade da resposta radiométrica do corte seletivo. Assim, a acurácia em detectar o corte seletivo pode ser influenciada pelo ângulo de elevação solar durante a aquisição das imagens. Nós concluímos que imagens com ângulos de elevação solar baixos são menos confiáveis para a delimitação do corte seletivo.

Radiometric changes observed in multi-temporal optical satellite images have an important role in efforts to characterize selective-logging areas. The aim of this study was to analyze the multi-temporal behavior of spectral-mixture responses in satellite images in simulated selective-logging areas in the Amazon forest, considering red/near-infrared spectral relationships. Forest edges were used to infer the selective-logging infrastructure using differently oriented edges in the transition between forest and deforested areas in satellite images. TM/Landsat-5 images acquired at three dates with different solar-illumination geometries were used in this analysis. The method assumed that the radiometric responses between forest with selective-logging effects and forest edges in contact with recent clear-cuts are related. The spatial frequency attributes of red/near infrared bands for edge areas were analyzed. Analysis of dispersion diagrams showed two groups of pixels that represent selective-logging areas. The attributes for size and radiometric distance representing these two groups were related to solar-elevation angle. The results suggest that detection of timber exploitation areas is limited because of the complexity of the selective-logging radiometric response. Thus, the accuracy of detecting selective logging can be influenced by the solar-elevation angle at the time of image acquisition. We conclude that images with lower solar-elevation angles are less reliable for delineation of selecting logging.

A utilização de imagens de radar é fonte alternativa de informações para subsidiar o monitoramento da região amazônica, visto que as imagens ópticas têm limitações de imageamento em zonas tropicais face a ocorrência de nuvens. Por conseguinte este trabalho teve como objetivo analisar a capacidade das imagens-radar de banda X multitemporais e polarizadas obtidas pelo satélite COSMO-SkyMed (COnstellation of small Satellites for Mediterranean basin Observation), no modo intensidade, isoladamente e agregados às informações texturais, na caracterização temática de uso e cobertura da terra no município de Humaitá/AM. A metodologia empregada consistiu da: análise das imagens duais obtidas em duas aquisições subsequentes, de forma a explorar a potencialidade do conjunto de dados na forma quad-pol intensidade; extração dos atributos texturais a partir da matriz de coocorrência (Gray Level Co-occurrence Matrix) e posterior classificação contextual; avaliação estatística de desempenho temático das imagens intensidade e texturais, isoladas e em grupos polarizados. Dentre os vários resultados alcançados, foi verificado que o grupo formado somente pelas imagens intensidade apresentou o melhor desempenho, comparado àqueles contendo os atributos texturais. Nesta separabilidade, estavam envolvidas as classes de floresta, floresta aluvial, reflorestamento, savana, pasto e queimada, obtendo-se 66% de acurácia total e valor Kappa de 0,55. Os resultados mostraram que as imagens de banda X do COSMO-SkyMed, modo StripMap (Ping-Pong), multipolarizadas, têm potencial moderado para a caracterização e monitoramento da dinâmica de uso e cobertura da terra na Amazônia brasileira.

The use of radar imagery is an alternative source of information to support the monitoring of the Amazon region, since the optical images have imaging limitations in tropical areas due to the occurrence of clouds. Therefore, the goal of this study is to analyze the radar images in X-band multi-temporal polarized obtained by COSMO-SkyMed satellite (COnstellation of small Satellites for Mediterranean basin Observation), in the intensity mode, isolated and/or combined with textural information, to thematic characterization of land use/land cover in the Humaitá, Amazonas State region. The methodology used includes: analysis of the dual images obtained during two subsequent acquisitions, in order to explore the potential of the dataset as a quad-pol intensity; extraction of textural attributes from the co-occurrence matrix (Gray Level Co-occurrence Matrix) and subsequent contextual classification; statistical assessment of the thematic performance of the intensity and textural images, isolated and in polarized groups. Within the results achieved, the group formed only by the intensity images presented a better performance if compared to those containing the textural attributes. In this discrimination, the classes involved were forest, alluvial forest, reforestation, savannah, pasture and burned areas, yielding 66% overall accuracy and a Kappa value of 0.55. The results showed that X band images, from COSMO-SkyMed, StripMap mode (Ping-Pong), multi-polarized, presents a moderate potential to characterize and monitor the dynamics of land use/land land cover in the Brazilian Amazon.

A avaliação das mudanças na paisagem é fundamental para a eficiência na gestão territorial. O objetivo deste trabalho é parametrizar e calibrar um modelo de mudança de cobertura e uso, além de validar as simulações associadas à expansão canavieira em Arealva-SP, no período compreendido entre 2005 e 2010. Os mapas inicial e final foram corregistrados e, após a rasterização, foi realizada uma tabulação cruzada, gerando-se um mapa de mudanças e a respectiva matriz de transição. O modelo adotado foi o Dinamica EGO, e seu desempenho foi avaliado por meio de um método baseado no conceito de incerteza de localização (fuzziness of location), no qual a representação de uma célula é influenciada por ela mesma, e, em menor magnitude, pela sua vizinhança. Há predominância de pastagens e baixo índice de área de vegetação nativa. As mudanças mais relevantes estão relacionadas à expansão canavieira e à retração de pastagens. O valor da similaridade fuzzy entre o mapa simulado e o mapa-referência, para a janela de tamanho 11x11 e função de decaimento constante, foi de 0.52. Foi possível aprimorar o conhecimento dos fatores direcionadores das mudanças de cobertura e uso, propiciando a revelação das forçantes dessas mudanças.

The assessment of changes in the landscape is the efficiency key in land management. The goal of this work is to parameterize and calibrate a model of land cover and land use change, and validate the predictive scenarios associated with sugarcane expansion in Arealva-SP, from 2005 to 2010. The initial and final maps were co-registered and, after rasterization, we conducted a cross-tabulation, generating a map of changes and the respective transition matrix. The model adopted was Dinamica EGO and its performance was evaluated by means of a method based on the concept of fuzziness of location, in which the representation of a cell is influenced by itself, and to a lesser extent, by its neighborhood. There is a predominance of pastures and a reduced presence of native vegetation. The most relevant changes are related to sugarcane expansion and reduction of pastures. The value of the fuzzy similarity index extracted for the comparison between the simulated map and the reference-map for a window size of 11x11 pixels and using a constant decay function was 0.52. This simulation experiment enabled us to acquire a deeper knowledge on the drivers of land cover and land use change.

O presente trabalho tem como objetivo analisar o potencial de imagens SAR polarimétricas do sensor TerraSAR-X, no modo StripMap, para mapear o uso e cobertura da terra na região sudoeste da Amazônia brasileira. No procedimento metodológico imagens de amplitude nas polarizações A HH e A VV, A<HH.VV*> derivada da matriz de covariância, bem como da entropia A Entropia derivada da decomposição de alvos por auto-valores fizeram parte, de forma individual ou combinada, do conjunto de dados investigados. Na classificação das imagens foram empregados dois classificadores: um baseado nas funções estatísticas de máxima verossimilhança (MAXVER); e outro, o método contextual (Context). Os resultados temáticos dessas classificações foram avaliados através da matriz de confusão e pelo índice Kappa. De forma sintetizada pode-se afirmar que as componentes A<HH.VV*> e A Entropia, têm significativa contribuição no procedimento classificatório, sobretudo pelo método Context, cujo desempenho alcançou com 78% de exatidão global e índice Kappa de 0,70.

The objective of this work was to analyze the potential use of SAR polarimetric images from the TerraSAR-X sensor system, at StripMap mode, to map land use and land cover in SW Brazilian Amazon. Amplitude images at polarizations A HH, A VV, A<HH.VV*>, derived from the co-variance matrix, as well as the entropy A Entropia, derived from the decomposition of targets by eigenvalues, are parts of the datasets investigated individually or in combined form. Two classifiers were used: the first is based on statistical functions of maximum likelihood (MAXVER), and the second is the contextual method (Context). The thematic results from these classifications were evaluated by a confusion matrix and by the Kappa index. Summarizing we can state that the components A<HH.VV*> and A Entropia, gave a significant contribution to the image classification procedure, considering specially the Context method, whose performance reached 78% of Global Accuracy and a Kappa index of 0.70.

ABSTRACT This study aimed to test four fusion techniques in order to improve the spatial quality of the Quickbird-2 satellite image. The four techniques used were the following: HSV and Brovey, utilizing three spectral bands in a color composite (3R2G1B); Gram-Schmidt and Principal Components, using the four spectral bands available in the image. The study area was a part of the ‘Irati’ National Forest in the State of Parana, Brazil. The image used was from the Quickbird-2 satellite, with one panchromatic and four multi-spectral bands. Analyzing the visual quality of the fused images, the best results, due to better retention of color, were generated by the Gram-Schmidt and Principal Components techniques. As the spectral fidelity of the fused images concerns the original multi-spectral, the Principal Component technique preserved the contrast of the original image better, while the Gram-Schmidt technique provided better results concerning the preservation of image brightness. Any of the fused images generated by the Gram-Schmidt and Principal Components methods can be used for thematic mapping activity to generate better picture quality compared to the original image.

RESUMO Este trabalho teve como objetivo testar quatro técnicas de fusão para melhoria da qualidade espacial da imagem Quickbird-2. As técnicas testadas foram: HSV e Brovey utilizando três bandas espectrais na composição colorido normal (3R2G1B), Gram-Schmidt e Principais Componentes utilizando as quatro bandas disponíveis na imagem. A área de estudo está inserida na Floresta Nacional de Irati, Estado do Paraná com 1600 ha. Analisando a qualidade visual das imagens fusionadas, os melhores resultados, em face de melhor conservação de cores, foram gerados pela técnica de Gram-Schmidt e Principais Componentes. Quanto à fidelidade espectral das imagens fusionadas (média e desvio padrão) com relação à multiespectral original, a técnica de Principais Componentes, preservou melhor o contraste da imagem original, mas a técnica de Gram-Schmidt forneceu melhor resultado quanto à conservação do brilho da imagem. Neste trabalho, pode-se concluir que qualquer uma das imagens fusionadas geradas pelas técnicas de Principais Componentes e Gram-Schmidt pode ser usada para atividade de mapeamento temático por gerar imagem de melhor qualidade em relação às demais técnicas testadas.

O objetivo principal desse trabalho é investigar a relação entre o retroespalhamento (σ°) de dados SAR polarimétricos de banda L, em diferentes ângulos de incidência (coletado pelo sensor aerotransportado R99-B/SIPAM) e os parâmetros estruturais de sítios de floresta primária e sucessão secundária. A área selecionada para esse estudo está localizada na região da Floresta Nacional do Tapajós (Estado do Pará, Brasil) e áreas circunvizinhas. É utilizada a técnica de decomposição de alvos de Freeman-Durden na avaliação dos mecanismos básicos de espalhamento, para verificar a contribuições das componentes fisionômico-estruturais dos alvos florestais na resposta-radar de banda L. Como conclusão, é possível verificar que a variável "altura das árvores" teve melhor relação com os valores de retroespalhamento, quando comparado com outras variáveis biofísicas, especialmente quando o modelo também incluiu variações do ângulo de incidência na direção em A técnica de decomposição de Freeman-Durden indicou que a componente volumétrica de espalhamento tem uma forte influência na resposta em banda L para florestas tropicais primárias e secundárias,em ângulos de incidência entre 52 e 70 graus, devido principalmente ao elevado ângulo de incidência e, consequentemente a baixa profundidade de penetração vertical da onda incidente.

The main objective of this work is the investigation of the relationship between the polarimetric L-band backscatter (σº) from different incidence angles (collected by the airborne sensor R99-B/SIPAM) and the structural parameters of the primary and secondary forest typologies. The area under study is located at the Tapajós National Forest and surroundings (Pará State, Brazil). Using the Freeman-Durden target decomposition technique, the basic backscatter mechanisms are presented to verify the contributions of the physiognomic-structural components of these forest stands in the L-band signal responses. As a conclusion, it is possible to verify that the variable "tree height" has better relations with the backscatter values, when compared to other structural variables, especially when the model also includes variations of the incidence angle of the stripes imaged. The Freeman-Durden decomposition technique indicates that the volumetric scattering component has the strongest influence on the L-band at primary and secondary tropical forests at incidence angles between 52 and 70 degrees, mainly due to the high incidence angle and, consequently the low depth vertical penetration.

Neste trabalho são discutidos aspectos da composição florística e da estrutura de um povoamento de floresta ombrófila densa submetido a práticas de exploração madeireira de impacto reduzido. O estudo foi conduzido numa unidade de manejo florestal com aproximadamente 3.200 ha, instalada na porção norte da Floresta Nacional do Tapajós (estado do Pará), onde foram extraídos, em média, 23,7 m³ de madeira por hectare. Para representar a variabilidade existente na área experimental, foram estabelecidas aleatoriamente seis parcelas amostrais de um hectare em diferentes quadras de exploração. As análises florístico-estruturais foram realizadas em duas escalas distintas com vistas a atender objetivos específicos: (a) em nível de unidade de manejo, para uma caracterização global do povoamento florestal no qual serão baseados estudos subseqüentes; e (b) em nível de parcela amostral, para subsidiar o estudo de dados de sensoriamento remoto frente às variações florístico-estruturais observadas. O conjunto de resultados obtidos indicou que a unidade de manejo florestal apresenta uma elevada diversidade florística no componente arbóreo (índice de Shannon-Weaver igual a 4,22). Observou-se que o povoamento é caracterizado pela concentração de uma grande quantidade de indivíduos e espécies em poucas famílias botânicas e por um número elevado de espécies localmente raras. A análise das variações florístico-estruturais entre parcelas amostrais evidenciou diferenças estatísticas significativas quanto à diversidade e a similaridade de espécies e quanto a valores médios de altura total. Adicionalmente, observou-se certa variabilidade nos padrões estruturais em termos de distribuição diamétrica e de valores estimados de volume comercial de madeira.

In this work we discuss aspects of the floristic composition and structure of a stand of dense tropical rain forest subjected to low-impact logging practices. We conducted the study in a 3,200 ha forest management unit located in the north portion of the Tapajos National Forest (Para, Brazil), where a mean timber volume of 23.7 m³.ha-1 had been extracted. To represent the variability existing within the experimental area, we randomly selected six 1 ha sample plots in different exploitation blocks. The floristic-structural analyses were made at two distinct scales: (a) at a management unit level, for a global characterization of the forest stand in which later studies will be performed; and (b) at a sample plot level, to aid the study of remote sensing data, given the observed floristic-structural variations. The results showed that the forest management unit hosts a high floristic diversity (Shannon-Weaver index equals 4.22). The stand is characterized by a high individuals/species concentration in few botanical families, and by a high number of locally rare species. Analysis of the floristic-structural variations between sample plots showed statistically significant differences in species diversity and similarity, and in mean total height values. In addition, we noted significant variability in the structural metrics such as the distribution of diameters and the estimated timber volume.

Este trabalho objetiva desenvolver uma metodologia de integração de multisensores para um sistema de monitoramento da Amazônia. O sistema proposto baseia-se no Vegetation Continuous Fields (VCF) que utiliza um algoritmo de árvore de decisão. O algoritmo utiliza um conjunto de variáveis independentes, no caso métricas multitemporais do MODIS, para recursivamente particionar uma variável dependente, no caso dados de treinamentos provenientes de classes de uso da terra, em subconjuntos, que maximizam a redução do quadrado da soma residual. Os dados de treinamentos são obtidos pela classificação de imagens de alta resolução (Landsat/TM, ETM+ e CBERS 2/CCD). Neste estudo, um algoritmo foi desenvolvido a partir da linguagem IDL, no programa ENVI, e uma rotina estatística do programa S-PLUS. A área de estudo é o Estado do Mato Grosso com uma extensa área de cobertura de Floresta Amazônica. As cenas são classificadas em três classes: floresta, não floresta e água. Comparações do produto final com o mapa regional de uso da terra derivado do PRODES revelam uma concordância geral. Portanto, os resultados desse estudo sugerem que a metodologia é apropriada para a determinação da cobertura da terra na Floresta Amazônica.

This paper aims to develop a methodology of multisensor integration for an Amazon monitoring system. The proposed system employs the Vegetation Continuous Fields (VCF) method that uses the decision tree algorithm. The algorithm uses a set of independent variables, in this case MODIS multi-temporal metrics, to recursively split a dependent variable, in this case training data from class memberships, into subsets, which maximize the reduction of squares of sum of the residuals. The training data are obtained by high-resolution imagery classification (Landsat/TM, ETM+ and CBERS 2/CCD). In this study, an automated algorithm was developed from IDL language in the ENVI software and the statistical procedure of the S-PLUS software. The study area is Mato Grosso State with an extensive area of Amazon forest. The scenes are classified in three classes: forest, non-forest, and water. Comparisons of the final product with regional land cover maps derived from PRODES revel general agreement. Therefore, the results of this study suggest that the methodology is appropriate for land cover determination in the Amazon forest.

As atividades de exploração madeireira vêm sendo intensificadas na região amazônica, apesar dos esforços de controle e fiscalização por parte dos órgãos ambientalistas, que têm procurado estabelecer diretrizes para um uso sustentável da floresta. As imagens de satélite e as técnicas de tratamento de dados têm sido importantes ferramentas para subsidiar os processos de caracterização, inventário e monitoramento da cobertura florestal do país. Nesse contexto, o presente trabalho objetivou analisar a influência da rede viária na distribuição espacial das áreas de exploração madeireira e, inclusive, quantificar esse tipo de prática em áreas de preservação permanente. Uma área situada no Mato Grosso (MT), com intensa atividade madeireira, foi utilizada como estudo, em que os vários planos de informações, derivados de imagens Landsat/TM, foram tratados por técnicas de análise espacial, através do uso de operadores algébricos de decisão. A análise resultante demonstra uma significativa relação entre as dimensões das áreas de exploração madeireira e a proximidade da malha viária e que a espacialização das áreas de corte seletivo permite verificar que essa prática também ocorre em áreas definidas como de preservação permanente, ao lado da rede de drenagem.

Timber exploitation activities have grown significantly in the Amazon region, in spite of efforts to control and monitor made by environmental agencies, which are seeking to establish regulations for forest sustainable use. Satellite images and data processing techniques are important tools to subsidize the processes of characterization, inventory and monitoring of forest cover in Brazil. In this context, the objective of this study is to analyze the influence of the road net on the spatial distribution of timber exploitation areas, as well as to quantify this type of practice in areas of permanent protection. A test-site located in Mato Grosso State (MT), with intense logging activity, was used, where several Information Plans (IP's), derived from Landsat-TM, were processed by spatial analysis techniques, using algebraic operators for decision-making. The resulting analysis shows a significant relation between the dimensions of timber exploitation areas and the closeness to the road network, moreover, that the selective cutting areas occurred also in those sections defined as permanent preservation areas adjacent to road network.