[pt] Esta dissertação faz uma comparação de três métodos de classificação em cascata de imagens multitemporais. Os classificadores se baseiam nas seguintes técnicas: (1) Máquina de Suporte Vetorial (SVM), (2) Modelos Ocultos de Markov (HMM) e (3) Cadeias de Markov Nebulosas(FMC). Para verificar a robustez dos modelos de classificação, introduziram-se nos dados de entrada outliers, avaliando-se assim, a robustez dos classificadores. Adicionalmente, avaliou-se o desempenho dos métodos quando a proporção de ocorrências de cada transição de classe no conjunto de treinamento difere da proporção no conjunto de teste. Determinou-se também qual o benefício do uso de conhecimento a priori sobre as transições possíveis. A análise experimental foi realizada sobre dois conjuntos de imagens de diferentes características, um par de imagens IKONOS do Rio de Janeiro, Brasil e um par de imagens LANDSAT7 de Alcinópolis, Mato Grosso do Sul. O estudo revelou que acurácia global das três abordagens tem um comportamento similar nos diferentes experimentos. Mostrou também que todas as três abordagens multitemporais apresentam desempenho superior aos seus homólogos monotemporais. / [en] This dissertation compares three cascade multitemporal image classification methods based on: (1) Support Vector Machines (SVM), (2) Hidden Markov Models (HMM) and (3) Fuzzy Markov Chains (FMC). The robustness of the classification models is verified, by introducing outliers in the data set. Additionally, performance of each method is evaluated when the number of occurrences of each class transition is different in the training and in the testing set. The gain of exploiting a prior knowledge regarding the admissible transitions in each target site is also investigated. The experimental analysis is conducted over two data sets with different characteristics; specifically a pair of IKONOS images of Rio de Janeiro and a pair of LANDSAT7 images of Alcinópolis, Mato Grosso do Sul. This study has concluded that the overall accuracy of the three approaches are similar through all experiments. The superiority ofthe multitemporal approaches over the monotemporal counterparts was confirmed.