Foi avaliado a dinâmica espaço-temporal de uso e cobertura da terra entre os anos de 1990 e 2010 no município de Seropédica, Região Metropolitana do Rio de Janeiro (RMRJ). Foram utilizadas imagens TM (Thematic Mapper) Landsat 5 e os métodos de classificações supervisionadas baseado nos algoritmos da Mínima Distância (MINIDIST), Máxima Verossimilhança (MAXVER) e distância de Mahalanobis (MAHAL). Os resultados obtidos de 1990 mostraram que a classificação MINIDIST superestimou as classes de áreas de água (5,02%), mata (8,94%), solo exposto (16,05%) e pastagem (59,33%), respectivamente. O MINIDIST em 1990 subestimou a classe área urbana (10,66%) comparado com os demais métodos. As classes pastagem (59%), mata (20,68%) e água (2,25%) foram superestimadas pelo MINIDIST, enquanto que para as classes espectrais de solo exposto (0,92%), área urbana (11,54%) e eucalipto (5,81%) ocorreram subestimativa comparado aos métodos MAHAL e MAXVER em 2010. O viés médio mostrou que os valores de área para ambos os classificadores foram superestimados em relação aos dados do projeto SOS Mata Atlântica. Os índices de vegetação mostraram-se compatíveis com a literatura, às exceções foram às discrepâncias na estimativa de área atribuídas à transição de períodos secos e chuvosos que ocorreram antes da passagem do satélite sobre a região. Ressalta- se que todos os classificadores utilizados neste estudo são passíveis de erro, o que torna o trabalho do foto intérprete indispensável, ou seja, os classificadores foram desenvolvidos na tentativa de aperfeiçoarem os trabalhos de interpretação visual em Seropédica.
The paper analyses the spatial-temporal dynamics of land use and coverage between 1990 and 2010 in Seropédica, in the Metropolitan Region of Rio de Janeiro (MRRJ). It uses the images captured by the TM (ThematicMapper) Landsat 5 and the supervised method of classification based on the algorithms of Minimum Distance, Maximum Likelihood and Mahalanobis distance. The 1990 results show that the Minimum Distance classifier overestimated the classes of water areas (5.02%), forest (8.94%), exposed soil (16.05%) and pasture (59.33%), respectively. When compared to the other methods, the 1990 results also show that the Minimum Distance classifier underestimated the urban area class (10.66%). In 2010, the Minimum Distance classifier overestimated the classes of pasture (59%), forest (20.68%) and water (2,25%), whereas when compared to the Mahalanobis distance and Maximum Likelihood classifiers the spectral classes of soil exposure (0.92%), urban area (11.54%) and eucalyptus (5.81%) were underestimated. In both classifiers the mean-bias (MB) showed that the values of the area were overestimated in relation to the project SOS Mata Atlântica. The vegetation indices showed to be compatible with current literature. However, the discrepancies in the estimates of area attributed to the transition between dry and rainy seasons, which happened before the satellite had passed over the region, were exceptions. It is important to highlight, however, that all classificatory methods used during this study are liable to error, thus making the work of the photo interpreter indispensable. In other words, these classifiers were developed with the aim to improve the visual interpretation work in Seropédica.
