| Summary: | A porção sul do estado do Amazonas está incluída em uma região denominada de Arco de Desmatamento, caracterizada como área de fronteira agropecuária e, portanto, sendo necessário seu constante monitoramento, que tem sido realizado por meio da utilização de sensores ópticos. Porém, a constante presença de nuvens prejudica a utilização de tais ferramentas. Dessa forma, o emprego das imagens de radar de abertura sintética (SAR) tem se mostrando adequado ao mapeamento, subsidiando as tarefas de controle e fiscalização de processos antrópicos na paisagem florestal. Nesse contexto, o presente trabalho tem em seu escopo a análise da capacidade dos dados multitemporais do COSMO- SkyMed, nas polarizações HH-HV e VV-VH, no formato intensidade, isoladamente e agregados às informações texturais, em identificar classes de uso e cobertura da terra no município de Humaitá/AM. A metodologia desenvolvida compreendeu: o pré-processamento das imagens COSMO-SkyMed, as análises realizadas para utilização das quatro polarizações como um conjunto de dados \textit{quad-pol}, sendo referenciadas neste trabalho como HH, VV e CROSS (média de HV e VH); a extração dos atributos texturais a partir da matriz de coocorrência (GLCM) e aqueles baseados em histograma; e a classificação dos grupos de imagens utilizando o classificador contextual \textit{Context}. Para a validação dos resultados empregou-se a matriz de confusão e análise estatística dos valores do \textit{Kappa}. As classificações, assim como a elaboração do mapa referência utilizado na etapa de validação, foram realizadas com subsídio dos pontos levantados em campo. O grupo formado pelas imagens intensidade nas três polarizações (HH+CROSS+VV), considerando 6 classes temáticas, apresentou o melhor desempenho, atingindo 65.67\% de acurácia total e Kappa de 0.554. Porém, este resultado não apresenta diferença estatística significativa em relação àqueles alcançados pelos grupos de imagens formados pelos produtos dual, disponibilizados pelo COSMO-SkyMed, HH+CROSS (acurácia = 64.67\% e\textit{ Kappa} = 0.553) e VV+CROSS ( acurácia = 61.67\% e \textit{Kappa} = 0.519), com 6 temas. Também foi possível observar que a inclusão da informação textural não indicou melhora significativa no desempenho temático, sendo estatisticamente similar àquele alcançado pelo grupo formado somente pelas imagens intensidade, ao utilizar o classificador contextual \textit{Context}. Dessa forma, concluímos que a utilização das imagens dual provenientes de imageamento multitemporal, no modo StripMap, submodo Ping Pong, do COSMO-SkyMed apresenta uma classificação de uso e cobertura da terra com concordância moderada. === The southern portion of Amazonas is included in the Arc of Deforestation region, characterized as agricultural frontier area and therefore requiring a constant monitoring, which has been accomplished by the use of optical sensors. However, the constant presence of clouds affect the use of such tools. Thus, the use of synthetic aperture radar (SAR) images has been shown suitable for mapping, supporting the tasks of monitoring and control processes in anthropogenic forest landscape. In this context, the objective of this work is to analyze the capability of COSMO-SkyMed multitemporal intensity images, in the HH-HV and VV-VH polarizations, singly and combined with textural information, to identify classes of land use and land cover in Humaita/AM. The methodology included: pre-processing of images COSMO-SkyMed, the analyzes of the four polarizations to use as a set of quad-pol data, being referenced in this work as HH, VV and CROSS (HV and VH average); the textural attributes extraction from the co- occurrence matrix (GLCM) and those based on histogram; and the image groups classifications using a contextual classifier (Context). To validate the results we used the confusion matrix and statistical analysis of the Kappa values. The classifications, as well as the reference map preparing, were subsidized by the field points. The group formed by the intensity images in the three polarizations (HH+VV+CROSS), considering 6 thematic classes, showed the best performance, reaching 65.67\% of overall accuracy and Kappa 0.554. However, this result does not show a statistically significant difference when compared to those achieved by image groups compounded by the dual products, provided by COSMO-SkyMed, HH+CROSS (accuracy = 64.67\% and Kappa = 0.553) and VV+CROSS (accuracy = 61.67\% and Kappa = 0.519), with 6 themes. It was also observed that the inclusion of textural information ind icated no significant improvement in the thematic performance, which was statistically similar to that achieved by the group formed only by the intensity images, when using the Context classifier. Thus, we conclude that the use of COSMO-SkyMed dual images, from multitemporal imagery, StripMap mode, Ping Pong submode, presents a moderate agreement of land use and land cover classification.
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