| Summary: | A Floresta Amazônica apresenta uma grande biodiversidade, sendo considerada uma das maiores e mais importantes florestas tropicais do mundo. Entretanto, está sendo submetida a diversas pressões que impactam a dinâmica climática, hidrológica e os ciclos biogeoquímicos. Tais forçantes, principalmente as antropogênicas, podem provocar modificações e até mesmo conversões completas da floresta em outras classes de uso e cobertura da terra. Devido às dimensões das áreas da floresta Amazônica, o uso do sensoriamento remoto em nível orbital torna-se uma ferramenta adequada para monitorar as mudanças de uso e cobertura da terra na região. Neste contexto, o presente estudo teve como objetivo avaliar a capacidade das imagens polarimétricas do satélite ALOS/PALSAR-2 para a estratificação temática de mudanças de uso e cobertura da terra em uma porção da Floresta Nacional do Tapajós e áreas adjacentes entre os anos de 2015 e 2016. Os atributos polarimétricos extraídos a partir do retroespalhamento (Razão de Polarização Cruzada, Razão de Polarização Paralela e o Radar Forest Degradation Index) e de informação de fase (teoremas de decomposição de alvos de Cloude-Pottier, Freeman-Durden e Yamaguchi) resultaram em seis grupos de atributos. Um sétimo grupo de atributos, denominado de subconjunto ótimo, foi formado a partir de procedimentos de seleção de atributos. Dados coletados em trabalho de campo foram utilizados como conjunto amostral de referência para o treinamento do classificador e validação dos resultados. Os grupos foram classificados pelo algoritmo MAXVER-ICM, e os resultados classificatórios apontaram que os grupos formados a partir da decomposição de Cloude-Pottier e do subconjunto ótimo (H, A, α e Pv) apresentaram os melhores valores de Kappa com 0,78 e 0,75 respectivamente, para o ano de 2015 e 0,75 e 0,74 respectivamente, para 2016. A partir dos subconjuntos ótimos de 2015 e 2016, foram elaborados os mapas temáticos e realizada a técnica de subtração de mapas a partir do resultado classificatório de 2015 pelo resultado de 2016. Como resultado da validação das detecções, obteve-se valor Kappa de 0,60. Os resultados classificatórios das decomposições de Cloude-Pottier, Freeman-Durden e Yamaguchi apresentaram desempenho superiores, quando comparados aos resultados classificatórios pelos grupos de coeficientes de retroespalhamento, indicando a potencialidade destes teoremas de decomposição de alvos para estudos de uso e cobertura da terra na área sob investigação. No que concernem às mudanças que ocorreram no período analisado (2015/2016), houve uma diminuição da cobertura florestal natural em relação às áreas em processo de produção. As maiores perdas das áreas florestais estão associadas principalmente com a degradação florestal a partir das queimadas que ocorreram na região. As áreas agrícolas, de silvicultura e de pastagens continuam a avançar, suprimindo principalmente as áreas de florestas. === The Amazon rainforest presents a great biodiversity being considered one of the largest and most important tropical forests in the world. However, has been subjected to several pressures that impact climate dynamics and hydrological and biogeochemical cycles. Such forcing factors, especially anthropogenic ones, can cause modifications and even complete conversions of the forest in other land use and land cover classes. The orbital remote sensing data applied to the dimensions of the Amazonian forest becomes a suitable tool to monitor how land use and land cover changes. In this context, this work aimed to evaluate the ALOS/PALSAR-2 full polarimetric images for the thematic stratification of changes in land use and land cover in a portion of the Tapajós National Forest and adjacent areas between 2015 and 2016. Polarimetric attributes derived from radar backscatter (Cross-Polarized Ratio, Parallel-Polarized Ratio and Radar Forest Degradation Index) and phase information (Cloude-Pottier, Freeman-Durden and Yamaguchi target decomposition techniques) resulted in six groups of attributes. A seventh group of attributes, called the optimal subset, was formed from attribute selection procedures. Field data samples were used as a reference samples for training the Classification algorithm and for validation of the results. The seven groups were classified by the MAXVER-ICM algorithm, and the classification results showed that the groups formed by the Cloude-Pottier decomposition and the optimal subset (H, A, α e Pv) showed the highest Kappa values of 0.78 and 0.75, respectively, for the year 2015 and 0.75 and 0.74, respectively for the year 2016. From the optimum subsets 2015 and 2016, we elaborated the maps and performed the technique of subtraction of maps from the qualifying result of 2015 by the result of 2016. As a result of the validity of the detections, a Kappa value of 0.60 was obtained. The classification results for the groups of the Cloude-Pottier, Freeman-Durden and Yamaguchi decompositions showed superior performance, when compared to the classification results of the backscatter coefficients groups, indicating the potential of these techniques of targets decomposition for studies of land use and land cover in the research area. In relation to changes of occurrence in the analyzed period (2015/2016), there was a decrease of the forest cover in relation to the areas in process of production. The greatest losses of the forest areas were associated mainly with forest degradation from the fires that occurred in the region. Agricultural, forestry and pasture areas continue increasing, suppressing mainly the forest area.
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