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O mapeamento do uso da terra e fundamental para o entendimento dos processos de mudancas globais, especialmente em regioes como a Amazonia que estao sofrendo grande pressao de desenvolvimento. Tradicionalmente estes mapeamentos tem sido feitos utilizando tecnicas de interpretacao visual de imagens de satelites, que, embora de resultados satisfatorios, demandam muito tempo e alto custo. Neste trabalho e proposta uma tecnica de segmentacao da imagens com base em um algoritmo de crescimento de regioes, seguida de uma classificacao nao-supervisionada por regioes. Desta forma, a classificacao tematica se refere a um conjunto de elementos (pixels da imagem), beneficiando-se portanto da informacao contextual e minimizando as limitacoes das tecnicas de processamento digital baseadas em analise pontual (pixel-a-pixel). Esta tecnica foi avaliada numa area tipica da Amazonia, situada ao norte de Manaus, AM, utilizando imagens do sensor "Thematic Mapper" - TM do satelite Landsat, tanto na sua forma original quanto decomposta em elementos puros como vegetacao verde, vegetacao seca (madeira), sombra e solo, aqui denominada imagem misturas. Os resultados foram validados por um mapa de referencia gerado a partir de tecnicas consagradas de interpretacao visual, com verificacao de campo, e indicaram que a classificacao automatica e viavel para o mapeamento de uso da terra na Amazonia. Testes estatisticos indicaram que houve concordância significativa entre as classificacoes automaticas digitais e o mapa de referencia (em tomo de 95% de confianca).

Avaliação de técnicas de segmentação e classificação automática de imagens landsat-tm no mapeamento do uso do solo na Amazônia1