Anais 4º Simpósio de Geotecnologias no Pantanal, Bonito, MS, 20-24 de outubro 2012 Embrapa Informática Agropecuária/INPE, p. 580 580 -590 Utilização de imagens-fração na classificação automática supervisionada da vegetação no município Barão de Melgaço/MT Rafael Carlos Bispo 1 Maria Angélica Petrini 1 Rubens Augusto Camargo Lamparelli 2 Jansle Vieira Rocha 1 1 Faculdade de Engenharia Agrícola – Feagri/Unicamp Av. Candido Rondon, 501 13083-875 - Campinas - SP, Brasil {rafael.bispo, maria.petrini, jansle.rocha}@feagri.unicamp.br 2 Núcleo Interdisciplinar de Planejamento Estratégico – Nipe/Unicamp Rua Cora Coralina, 330 - Caixa Postal 6166 13083-896 - Campinas - SP, Brasil rubens.lamparelli@gmail.com Resumo: O bioma Pantanal é uma das maiores planícies de sedimentação do mundo, com regime de inundações que ocorrem entre os meses de novembro e fevereiro. Dada sua vasta biodiversidade e extensão territorial, o monitoramento da área é fundamental e, muitas vezes, uma tarefa difícil. O uso de imagens de sensoriamento remoto e técnicas de geoprocessamento têm contribuído para o monitoramento rápido e eficaz do Pantanal. O município de Barão de Melgaço/MT está inteiramente inserido no bioma, tendo 97% de sua área alagada no período chuvoso. Nesse sentido, este trabalho teve como objetivo mapear a vegetação do município de Barão de Melgaço/MT nos períodos de estiagem e de chuva utilizando o Modelo Linear de Mistura Espectral sobre imagens do sensor MODIS, produto MOD13Q. A classificação supervisionada foi aplicada sobre as imagens-fração de solo, vegetação e água, para o período de estiagem, e imagens- fração de solo úmido, vegetação e água, para o período de chuvas. As máscaras de vegetação obtidas para cada período foram avaliadas com Exatidão Global e Índice Kappa. Para a época de estiagem, a máscara de vegetação apresentou Exatidão Global de 84% e Índice Kappa de 0,68. Para o período chuvoso, os resultados foram 74,5% e 0,49, respectivamente. A análise qualitativa através da comparação das máscaras de vegetação com a carta de regiões fitoecológicas possibilitou avaliar que a expressiva presença de solo/ solo úmido na Savana Arborizada e na Savana Gramíneo-Lenhosa influenciou para a não classificação das mesmas. Palavras-chaves: processamento de imagens, MODIS, paralelepípedo, modelo linear de mistura espectral, exatidão global, índice Kappa.