摘要：O Cerrado é um bioma de grande importância com alto grau de biodiversidade, porém vem sofrendo processo de degradação. Uma ferramenta já consagrada de avaliação desse processo é o sensoriamento remoto aliado às geotecnologias, gerando mapas de uso e ocupação do solo, possibilitando o constante monitoramento dos processos modificadores da cobertura de uma região. Neste artigo, utilizaram-se técnicas de sensoriamento remoto para classificar, através de três diferentes métodos, uma imagem do sensor Landsat referente ao Município de Dois Irmãos do Buriti, localizado no Mato Grosso do Sul. Verificou-se que o método não supervisionado apresentou problemas nas classes finais, inviabilizando seu emprego. Já as classificações orientada a objeto e supervisionada apresentaram resultados satisfatórios, com melhor praticidade para este ultimo método no caso particular desse estudo. Outro objetivo foi avaliar a adaptação das chaves de classificação Landsat, nas áreas de Cerrado, em um sensor o sensor Alos, relativamente novo de alta resolução espacial, porém menor resolução espectral. O resultado corrobora para a aplicabilidade das chaves de classificação nas imagens Alos, contanto que sejam consideradas suas limitações, especialmente no que se refere a ausência do infravermelho médio no sensor AVNIR-2, que pode ser visto na delimitação deficiente das áreas agrícolas.
其他摘要：The Cerrado is a biome of great importance with a high degree of biodiversity, however, it is in degradation
process. Established tools for evaluating this process are the remote sensing together with geotechnologies. Thus is
possible to generate maps of land use whith constant monitoring of the modifying processes of land cover. In this article,
remote sensing techniques are used to classify, through three different methods, an image of the Landsat sensor for
the municipality of Dois Irmãos do Buriti, located in Mato Grosso do Sul State. It was verified that the unsupervised
method presented problems in the final process, making their employment unfeasible. On the other hand the ObjectOriented
Image Classification and Supervised Classification Methods shows moderate results with better practiced in
the Supervised Classification. Another objective was to evaluate the adaptation of the key for classifying. Landsat in the
areas of Cerrado with the an image of Alos sensor that has high spatial resolution, but lower spectral resolution. The result
corroborates for an applicability of the classification keys in the images Alos, as long as they are considered the respective
areas, especially do not refer to the absence of short wave infrared in the AVNIR-2 sensor, which can be seen in a deficient
delimitation of agricultural areas.
