| Summary: | Este trabalho avalia o uso de images AVHRR/NOAA para deteccao e avaliacao de desmatamento na Floresta Amazonica a partir de validacao e calibracao com imagens TM/Landsat. Desenvolveu-se uma metodologia piloto para regiao da Serra do Roncador-MT, onde o desmatamento e proveniente da instalacao de projetos agropecuarios de grande escala. Utilizou-se uma imagem AVHRR de 2 Km de resolucao espacial, corrigida geometricamente, para classificacao de areas desmatadas e de floresta. A identificacao destas classes, assim como a comparacao dos resultados de area estimada na interpretacao visual de imagens TM/Landsat, baseou-se no uso de Sistema Geografico de Informacao. Os resultados AVHRR de area de floresta e desmatamento foram comparados aos dados TM em analises estatisticas, onde obteve-se forte correlacao e regressao linear entre eles (R$^{2}$ = 0,93). A aplicacao do modelo obtido na regiao de Sao Jose do Xingu, MT, de padrao de desmatamento semelhante a primeira area, mostrou-se apropriada com erros medios de 3 \% para area total de floresta. Os resultados obtidos permitiram indicar a banda 3 AVHRR para a deteccao e monitoramento de alteracoes em areas florestais. Dados TM/Landsat sao necessarios para calibracao das estimativas de area. === This work analyzes the use of AVHRR/NOAA images to detect and evaluate deforestation in the Amazon Forest using TM/Landsat images for validation and calibration of the results. A pilot methodology was developed for the region of "Serra do Roncador", MT, where deforestation is caused by large agriculture and cattle projects. An AVHRR image with spatial resolution of 2 km and geometrically corrected was used to classify areas of deforestation and forest. The identification of these classes and the comparison and validation of the area estimates with the visual interpretation of the TM/Landsat images were based and on the use of Geographical Information System. The results of forest and deforestation areas obtained from AVHRR were compared to TM data using statistical analyses and strong linear correlation and regression were found between the data sets (R$^{2}$= 0.93). An application of the model for the region of São José do Xingu, MT, with a deforestation pattern similar to that found in the first region, presented adequate results with average erros of 3\% for the total forest area. The results corroborated the use of AVHRR band 3 to detect and monitor alterations in forestes areas. TM/Landsat data are necessary to calibrate estimates of areas.
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