摘要：A quantificação das classes de uso do solo, obtida pela classificação das imagens de satélite permite uma política mais racional de planejamento territorial, urbano e ambiental. As geotecnologias vêm sendo empregadas devido à rapidez e qualidade dos produtos gerados. A imagem do município de Viçosa, localizado na Zona da Mata de Minas Gerais, foi obtida gratuitamente na internet e foi produzida pelo satélite sino-brasileiro CBERS 2. Para a classificação supervisionada foi feita visita a campo com finalidade de reconhecimento da área e coleta de amostras de treinamento e validação. Foi utilizado GPS para identificar feições e georreferenciar os pontos de coleta. Realizaram-se duas classificações. A primeira foi feita com redes neurais artificiais – RNA – utilizando o simulador “Java Neural Network Simulator” (JavaNNS) com o algoritmo de aprendizado “backpropagation”. A outra classificação supervisionada utilizou-se o Algoritmo de Máxima Verossimilhança (MAXVER). Foi feito ainda um estudo comparativo sobre a influência das bandas espectrais para a classificação supervisionada tanto por RNA quanto pelo Maxver. Os índices de exatidão global e kappa foram maiores para o classificador de RNA's. O teste de significância (Z), realizado para comparar se houve diferença estatística entre os dois classificadores mostrou que as RNA's são estatisticamente superiores ao Maxver.
