As imagens de sensoriamento remoto da faixa do visível e infravermelho do espectro
eletromagnético apresentam grande potencial na identificação e discriminação de áreas
agrícolas para fins de estimativa de safra. Contudo, a presença de nuvens impede a
aquisição deste tipo de imagens. Já as imagens obtidas na faixa espectral de microondas
por radares imageadores de abertura sintética independem de condições meteorológicas.
Neste contexto, este trabalho tem por objetivo verificar o potencial de imagens de radar
na identificação das culturas de soja e cana-de-açúcar na região de Assis-SP, através de
classificação textural. As imagens utilizadas foram do RADARSAT-1/SAR C-HH nos
seguintes modos de aquisição: Fine-5/descendente (F5D) de 30 de janeiro de 2003;
Fine-5/ascendente (F5A) de 14 de fevereiro de 2003; e Standard-7/descendente (S7D)
de 23 de fevereiro de 2003. Adicionalmente foram utilizadas duas imagens do sistema
Landsat-7 ETM+ adquiridas em 23 de fevereiro e 27 de março de 2003 para servirem
como referência na identificação dos alvos de interesse na área de estudo. Os métodos
para identificação das culturas foram baseados em análises visuais e classificações
digitais utilizando medidas de textura dentro das seguintes etapas: a) definição das
classes de uso do solo; b) coleta das amostras de treinamento e teste; c) geração das
bandas de textura; d) classificação supervisionada; e) avaliação das classificações
através da matriz de confusão e do coeficiente kappa. As classificações digitais foram
realizadas sobre as imagens originais, filtradas e de textura através do classificador
pontual/contextual (MAXVER/ICM). Os resultados indicaram que as classificações
realizadas sobre as imagens filtradas e de textura foram, em geral, satisfatórios
indicando que as medidas texturais podem ser ferramentas úteis para maximizar a
discriminação de classes de interesse em regiões agrícolas.

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