A quantificação das classes de uso do solo, obtida pela classificação das imagens de satélite permite uma polÃtica racional de planejamento territorial, urbano e ambiental. As geotecnologias vêm sendo empregadas devido à rapidez e qualidade dos produtos gerados. A imagem do municÃpio 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 feito visita a campo com finalidade de reconhecimento da área e para 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 “backpropagationâ€. E na segunda utilizou-se o Algoritmo de Máxima Verossimilhança (Maxver). Foi feito ainda um estudo comparativo sobre a influência das bandas espectrais para a classificação supervisionada pelos dois métodos de classificação. Os Ãndices de exatidão global e kappa foram maiores para o classificador de RNA's. O teste de significância (Z) mostrou que as RNA's são estatisticamente superiores ao Maxver.
The quantification of the classes of land use, by classifying Satellite images allow a more rational planning territorial, urban and environmental. The geo been employed due to the speed and quality of products generated. The image of the municipality of Viçosa, located in the Zona da Mata de Minas Gerais, was obtained free on the Internet and was produced by the Sino-Brazilian satellite CBERS 2. For the supervised classification was made a field trip with purpose of recognition of the area and sample collection training and validation. GPS was used to identify features and georeferenced the collection points. There are two classifications. The first was made with artificial neural networks-RNA-using the simulator "Java Neural Network Simulator (JavaNNS) with the algorithm for learning "Backpropagation". The other supervised classification using the Algorithm for Maximum Likelihood (MAXV
ER). It also made a study comparison on the influence of spectral bands for classification monitored both by RNA as the Maxver. The indices of accuracy and overall kappa were higher for the classifier of RNA's. The test significance (Z), conducted to compare whether there was statistical difference between the two classifiers showed that RNA's are statistically above the Maxver.
