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.
sensoriamento remoto; processamento digital de imagens; campos contínuos; árvore de regressão; Floresta Amazônica
