As imagens de satélites de muito alta resolução espacial são produtos apresentados como promissores devido ao seu potencial de fornecer maior detalhamento da superfície terrestre. Motivado por esse avanço no melhoramento da resolução espacial das imagens de satélite, efetuou-se um estudo com imagens dos satélites SPOT-5 e QuickBird-2, com o intuito de promover uma avaliação sobre o uso potencial desses produtos no que se refere ao ganho de informações no mapeamento do uso e ocupação do solo. A pesquisa foi realizada na sub-bacia córrego Capão Comprido localizada na parte ocidental do Distrito Federal. Para a geração dos mapas temáticos utilizou-se um classificador textural, que se baseia nas informações espectral e espacial, implementado no software SPRING, versão 4.1. A metodologia utilizada compreendeu os trabalhos de campo para reconhecimento da área e o processamento digital das imagens englobando as técnicas de realce para a interpretação visual, segmentação para a coleta das amostras de treinamento e seleção das medidas de textura para a finalização da classificação. Os resultados da pesquisa mostraram que, pela interpretação visual, nas imagens pancromáticas do SPOT-5, houve dificuldade na diferenciação das coberturas vegetais dada a baixa resolução espectral. Quanto às imagens multiespectrais, no caso do QuickBird-2 obteve-se alto nível de detalhamento para a extração de informações da cena; no caso da imagem do SPOT-5 não foi possível fazer a diferenciação entre algumas coberturas vegetais. Outras conclusões relevantes foram: o desempenho médio do classificador, que é baseado nas amostras de treinamento, foi maior nas imagens multiespectrais; em todas as imagens, uma das possíveis causas da classificação errônea em algumas áreas, é atribuída ao desempenho limitado do algoritmo de segmentação utilizado.
Very high spatial resolution satellite images are presented as promising products due to their potential of supplying greater detail of the earth surface. In this study, SPOT-5 and QuickBird-2 images were acquired with the intention to promote a study on the potential use of these products in terms of gain of information for land cover and land use mapping. The study area, Córrego Capão Comprido sub-basin, is located in the western part of Distrito Federal. For the thematic map generation, it was used a texture classifier implemented in the software SPRING, version 4.1. This classifier extracts spectral and spatial information. The methodology included fieldwork for the recognition of the area and digital image processing including: enhancement techniques for the visual interpretation, segmentation technique for the collection of samples for the training stage and selection of the texture measures for the finalization of the classification. The results showed that, for the visual interpretation, in SPOT-5 panchromatic images there was difficulty in differentiating land cover due to the low spectral quality. With relation to the multiespectral images, the QuickBird-2 image provided high level of detail for the extraction of information from the scene; for the SPOT-5 image it was not possible to differentiate some types of vegetation covers. Other relevant conclusions were that the classification accuracy calculated from the confusion matrix was high for multiespectral images. In all the images, one possible cause of the erroneous classification in some areas is attributed to the limited performance of the segmentation algorithm.