[pt] Neste trabalho, diversas técnicas de classificação automática de imagens de sensoriamento remoto são investigadas. Na análise, incluem-se um método não- paramétrico, denominado K-Médias. Adaptativos Hierárquico (KMAH), e seis paramétricos: o Classificador de Máxima Verossimilhança (MV), o de Máxima Probabilidade a Posteriori (MAP), o MAP Adaptativo (MAPA), por Subimagens (MAPSI), o Contextual Tilton-Swain (CXTS) e o Contextual por Subimagens (CXSI). O treinamento necessário à implementação das técnicas paramétricas foi realizado de forma não-supervisionada, usando-se para tanto a classificação efetuada pelo KMAH. Considerações a respeito das vantagens e desvantagens dos classificadores, de acordo com a observação das taxas de erros e dos tempos de processamento, apontaram as técnicas MAPA e MAPSI com as mais convenientes / [en] In this thesis, several techniques of automatic classfication of remote sensing impeages are investigated. Included in the analysis are ane non-parametric method, known as Adaptative hierarchical K-means (KMAH), and six parametric ones: the Maximum Likelihood (MV), the Maximum a Posteriori Probability (MAP), the Adaptative MAP (MAPA), the Subimages MAP (MAPSI), the tilton-Swain Contextual, (CXTS) and the Subimages Contextual (CXSI) classifiers. The necessary training for the parametric case was done in a non-supervised form, by using the KMAH classification. Considerations about the advantages and disadvantages of the classifiers were made and, based on the observation of the error rates and processing time, the MAPA and MAPSI have shown the best performances.

[pt] Esta dissertação propõe uma metodologia baseada em Modelos de Markov Ocultos (Hidden Markov Models - HMM) para a classificação de culturas agrícolas, explorando informações de seqüências temporais de imagens dos sensores TM e ETM+/Landsat. O método reconhece os diferentes tipos de culturas agrícolas analisando os perfis espectrais em uma seqüência temporal de imagens de satélite de média resolução espacial ( aproximadamente 30m). Nesta abordagem, o comportamento temporal de cada classe de cultura é modelado por um HMM específico. A classificação é feita segmento-a-segmento, descritos por um vetor de atributos calculado como as médias espectrais dos pixels contidos no segmento em cada banda da imagem. Os vetores de atributos do segmento em cada imagem da seqüência de imagens são subseqüentemente submetidos aos HMMs de cada classe de cultura. O segmento é então associado à cultura cujo HMM correspondente gera a maior probabilidade de emitir a seqüência de valores espectrais observada. Os experimentos para análise foram conduzidos utilizando-se um conjunto de 12 imagens LANDSAT coregistradas e corrigidas radiometricamente. As imagens cobrem uma área do estado de São Paulo, Brasil, com aproximadamente 124.100ha, entre 2002 e 2004. As seguintes coberturas vegetais foram consideradas: cana de açúcar, soja, milho, pastagem e matagaleria. A avaliação do desempenho do método foi efetuada utilizando-se um conjunto de dados classificado visualmente por dois especialistas e validado por um extenso trabalho de campo. O desempenho do método de classificação multitemporal proposto foi comparado com o de um classificador monotemporal de máxima verossimilhança, e os resultados mostraram a superioridade notável do método baseado em HMM, o qual alcançou uma acurácia média de nada menos que 91% na identificação do tipo correto de cultura agrícola, para seqüências de dados contendo apenas uma única classe de cultura. / [en] This work proposes a Hidden Markov Model (HMM)-based methodology to classify agricultural crops, exploring information of temporal image sequences from TM and ETM+/Landsat sensors. HMMs are used to relate the varying spectral response along the crop cycle with plant phenology for different crop classes. The method recognizes different agricultural crops by analyzing their spectral profiles over a temporal sequence of medium resolution satellite images ( approximation 30m). In our approach the temporal behaviour of each crop class is modelled by a specific HMM. A segment- based classification is performed using the average spectral values of the pixels in each image segment across an image sequence, which is subsequently submitted to the HMMs of each crop class. The image segment is assigned to the crop class, whose corresponding HMM delivers the highest probability of emitting the observed sequence of spectral values. Experiments were conducted upon a set of 12 co-registered and radiometrically corrected LANDSAT images. The images cover an area of the State of São Paulo, Brazil with about 124.100ha, between the years 2002 and 2004. The following classes were considered: sugarcane, soybean, corn, pasture and riparian forest. Performance assessment was carried out upon a data set classified visually by two analysts and validated by extensive field work. The performance of the proposed multitemporal classification method was compared to that of a monotemporal maximum likelihood classifier, and the results indicated a remarkable superiority of the HMM-based method, which achieved an average of no less than 91% accuracy in the identification of the correct crop, for sequences of data containing a single crop class.

[pt] A técnica de análise de imagens conhecida pelo acrônimo de GEOBIA (do inglês Geographic Object Based Image Analysis) torna possível a exploração de uma série de novos recursos no processo de classificação de imagens de sensoriamento remoto, em comparação com as alternativas tradicionais baseadas em pixel. Esta possibilidade resulta da introdução de uma etapa de segmentação no processo de análise. Os novos recursos referem-se às propriedades espectrais, texturais, morfológicas e topológicas computadas para os diferentes segmentos de imagem. A abordagem de segmentação habitual encontrada na maioria dos trabalhos de GEOBIA depende de uma hierarquia de segmentações, cada nível de hierarquia associado a um número de classes de objetos caracterizados por tamanhos similares, ou seja, detectáveis em uma determinada escala. A prática usual, porém, não considera segmentações específicas para cada uma das classes de interesse no problema de interpretação, agrupando objetos de mesma escala em um procedimento de segmentação única, ou seja, usando o mesmo algoritmo e parâmetros. A tese investigada neste trabalho baseia-se na suposição de que, se segmentações não são especializadas para cada classe de objeto, então muitos atributos a eles relacionados não podem ser devidamente explorados no processo de classificação. A metodologia proposta baseia-se em uma regra específica para resolver eventuais conflitos espaciais entre as diferentes segmentações. Os resultados experimentais obtidos com base nos experimentos realizados apresentaram um desempenho melhor que o de costume, isto é, produziu melhores resultados de classificação, na maior parte dos problemas de interpretação investigados. / [en] Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA) makes it possible to exploit a number of new features in the remote sensing image classification process in comparison to the traditional pixel-based alternatives. Such possibility arises from the introduction of a segmentation step in the analysis process. The new features refer to aggregated spectral pixel values, textural, morphological and topological properties computed for the different image segments. The usual segmentation approach found in most GEOBIA works relies on a hierarchy of segmentations, each hierarchy level associated to a number of classes of objects characterized by similar sizes, i.e., which are detectable at a particular scale. The usual practice, therefore, does not consider specific, independent segmentations for each class of interest in the interpretation problem, grouping objects at the same scale through a single segmentation procedure, for instance, using the same algorithm and parameters. The thesis investigated in this work lied on the assumption that if segmentations are not specialized for each object class, then many object features cannot be properly exploited in the classification process. The proposed approach relies on a specific rule to solve eventual spatial conflicts among different segmentations. The experimental results have showed that the proposed approach performed better, i.e., produced better classification results, than the usual one in most of the investigated interpretation problems.

[pt] O presente trabalho teve como unidade de estudo a bacia hidrográfica do rio Cachoeira, localizada na vertente sul do Maciço da Tijuca, município do Rio de Janeiro. O objetivo geral do estudo foi analisar os efeitos das alterações na cobertura vegetal dessa bacia sobre seu comportamento hidrológico. As componentes hidrológicas selecionadas para análise foram a evapotranspiração real e a vazão média na exutória da bacia. Através do método do balanço hídrico de Thornthwaite e Mather, aplicado de forma sequencial, foi estimada uma série mensal de evapotranspirações reais da bacia. Foram utilizados nesse método de balanço hídrico dados de temperaturas médias do ar e totais precipitados na região. A série de vazões médias na exutória da bacia foi obtida utilizando-se como referência as estações fluviométricas Capela Mayrink e Itanhangá, ambas situadas no interior da bacia. Por meio de tecnologias de geoprocessamento e sensoriamento remoto foram mapeadas dez imagens do satélite Landsat-5/TM, estimando-se assim as alterações ocorridas na cobertura vegetal da bacia. Finalmente buscou-se estabelecer correlações entre as variações da cobertura vegetal e das componentes hidrológicas selecionadas. O resultado obtido para a evapotranspiração real foi satisfatório, indicando uma relação direta com a dinâmica da cobertura da bacia. Entretanto não foi possível estabelecer para a vazão média uma correlação de qualidade semelhante. Através desse estudo adquiriu-se um melhor entendimento sobre a influência da variação da cobertura vegetal no comportamento hidrológico da bacia hidrográfica do rio Cachoeira. / [en] The general objective of the study was to analyze the effects of land cover changes on hydrological processes of the Cachoeira river watershed. The hydrological components selected for analysis were the real evapotranspiration and the mean flow at the exutory of the watershed. Through the Thornthwaite and Mather water balance method, applied sequentially to the period between 1997 and 2010, a monthly series of real evapotranspiration was established. The choice of this method was based on the compatibility of the data required by the method with the hydrometeorological available data. Monthly series of average air temperatures and total precipitations was used to calculate the water balance of Thornthwaite and Mather. The average air temperature data were obtained from the pluviometric station Alto da Boa Vista, located around the watershed. In order to obtain a complete and consistent data series of average air temperatures, a correlation was established of these data with the data from the climatological station of the city of Rio de Janeiro. Through this correlation was possible to confirm the consistency of the series of air temperatures and fill any gaps from 1997 until the year 2010. In this period the monthly series of average air temperatures had a mean of 22,1 Celsius degrees, ranging from a maximum of 27,5 Celsius degrees and a minimum of 17,8 Celsius degrees. The pluviometric data used as reference for the average rainfall over the Cachoeira river watershed, was recorded at the pluviometric station Capela Mayrink, located within the watershed. The consistency of this series has been verified before the other pluviometric stations around the watershed by the method of the double mass, which could confirm the consistency because no deviations were found in the precipitation behavior over time. The average annual precipitation over the watershed was 2.181 mm. The highest estimated values of real evapotranspiration were found in the rainy season, between December and March. The estimated average value of annual real evapotranspiration during the studied period was 1.056 mm, ranging between 1.007 mm and 1166 mm. This average value corresponds to approximately 50 per cent of total annual precipitated, in other words, it is indicated that half of the precipitation over the watershed would return to the atmosphere by the processes of the hydrological cycle. Besides the real evapotranspiration, the water balance also provided an estimation of the water extract of the watershed, calculating components as water deficit, water surplus and soil water storage. The mean monthly flow series at the exutory of the watershed was obtained by referencing the data recorded at the fluviometric stations Capela Mayrink and Itanhangá, both located within the watershed. The data from these stations have gone through a consistency analysis, where their fluviometric levels were verified together and their rating curves were elaborated to represent an adequate adjustment to their liquid discharge measurements. After the consistency analysis, the fluviometric levels data were transformed into flows, through the rating curves. The methodology adopted to generate the flow series at the exutory of the watershed consisted primarily in the extension of the flows series at Itanhangá station through correlation with the flows at Capela Mayrink station. Subsequently, the extended flow series at Itanhangá station was transferred to the exutory location by proportionality between drainage areas. Due to the lack of local data, it was not possible to obtain a mean monthly flow series without gaps. The comparison of the flow data with the precipitation data, obtained for the Cachoeira river watershed, showed a coherent behavior over the years. The annual variation of rainfall in the watershed was accompanied by the flow. It was possible to estimate the changes in land cover during the period from 1988 to 2010 using geoprocessing and remote sensing technologies, available at the extension Spatial Analyst Tool from the software ArcGIS 9.3. In order to obtain this data, a geographic information system was developed for the Cachoeira river watershed, composed by a digital terrain model, obtained from the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), and by ten digital images obtained from the satellite Landsat-5/TM, spaced in average every two years during the studied period. The digital terrain model was used to generate the information grids of Flow direction and Flow accumulation. Through these grids, the watershed and the drainage areas of the fluviometric stations could be automatically delineated. The delimitation of the fluviometric stations drainage areas was done in order to verify the official areas mentioned in the inventory stations of the Brazilian National Water Agency. Although the calculated values did show differences in comparison with the official ones, they were used in the study, considering that the relative errors are minimized when using the same geographic basis. Initially the application of digital processing techniques on satellite images consisted of a combination of bands 5, 4, 3, to form the color composite R, G, B. All images were georeferenced at the same control points in the UTM projection system, using the Datum WGS-84, Zone 23 South. Subsequently the images were classified using the supervised classification maximum likelihood. To characterize the dynamics of land cover over time, two thematic classes were chosen: Forest Area, which has forest cover and others natural features not modified by human activities and Non-Forest Area, which includes urbanized areas and most areas that original feature has been changed as a result of human activities and. The signature samples collected for each training were simple and spatially well distributed, within the region of the studied watershed. Since the supervised classification was an automatic process, the thematic products generated showed errors, identified as isolated cells outside the context of the classes, which left the areas fragmented. In order to work around these errors and provide uniformity of the mapped classes a post-classification process was done on the images by applying a majority filter, which replaces isolated cells based on the majority of their contiguous neighboring cells. Even so, a small portion of the thematic products still showed classification errors, so they were manually edited to become more representative. Ten thematic maps of land cover for the Cachoeira river watershed were generated as products of these processes. The validation of each thematic map classification was verified through the confusion matrix. Considering that only two thematic classes with distinct characteristics were used, the performance of the confusion matrix was tendentious and insufficient to ensure the accuracy of the classification. In order to evaluate the quality of the thematic maps obtained, the thematic map generated for 2010 was compared with the official one, provided by the Municipal Secretariat of Environmental of Rio de Janeiro (SMAC). This comparison could validate the consistency of the thematic map of 2010, believing that the other thematic maps also represent an estimate of the land cover reality from past period. The ten thematic maps could estimate the history of land cover changes on the Cachoeira river watershed. It was observed at the maps that there were changes in the shape of the occupation of the watershed, however, in accordance with the estimated percentages, the evolution of land cover in the watershed had a steady behavior over the years. The consecutive differences found did not exceed the order of 3 per cent. Finally, correlations were established between the variation of the areas with forest coverage and the variation of the selected hydrological components. The result obtained at the real evapotranspiration correlation was satisfactory, which indicates a direct relationship between this hydrological component and the watershed land cover dynamic. However it was not possible to establish a correlation of similar quality with the mean flow. This study could contribute as an exercise to aggregate knowledge about the influence of land cover on hydrological processes over time.

[pt] Clareiras de movimentos de massa são elementos naturais que contribuem para a biodiversidade da floresta tropical devido, principalmente, aos processos de sucessão ecológica desencadeados em seu interior e das variações das condições micro-climáticas derivadas, tais como: luminosidade, sombreamento, umidade e temperatura. Formas, tamanhos e localização das cicatrizes influenciam nos efeitos subseqüentes da revegetação e erosão. Desta forma a questão norteadora deste estudo foca no uso de imagens de satélite de alta resolução e Sistemas de Informações Geográficas como arcabouço técnico para auxiliar na classificação dos movimentos de massa e na qualificação desta classe em ambiente computacional. Face aos eventos ocorridos em abril de 2010 na cidade do Rio de Janeiro, o presente trabalho tem como objetivo avaliar o potencial investigativo das imagens ortorretificadas de alta resolução do sensor IKONOS, através do mapeamento e classificação de movimentos de massa. Para tal foi construído um banco de dados georreferenciados contendo informações geomorfológicas, pedológicas, geotécnicas e de coberturas pretéritas do maciço da Tijuca, visando classificar as condições da cobertura movimento de massa. Serão adotadas como variáveis a forma, geometria e posição na encosta, cobertura, que foram posteriormente validadas em pesquisa de campo. / [en] Landslides erosive scars are natural elements that contribute to tropical forest biodiversity, mainly due to the processes of ecological succession triggered inside and variations of micro-climatic conditions derived, such as brightness, shading, humidity and temperature. Shapes, sizes and location of landslides erosive scars influence the subsequent effects of revegetation and erosion. Thus the main question this study focuses on the use of satellite images with high resolution and Geographic Information Systems as a framework for technical help in the classification of mass movements and skills in this class computing environment. Given the events of April 2010 in Rio de Janeiro, this study aims at evaluating the investigative potential of high resolution images orthorectified IKONOS sensor, through the mapping and classification of mass movements. To this end it has been constructed a database containing georeferenced information geomorphology, soil, geotechnical and roofing past tenses of the Tijuca massif, in order to classify the conditions of coverage "mass movement". Variables will be adopted as the shape, geometry and position on slope, land cover and soil, which were subsequently validated in field research.

[pt] Esta dissertação tem como objetivo avaliar algoritmos de segmentação para imagens de sensoriamento remoto. Quatro algoritmos de segmentação foram considerados neste estudo. Esses algoritmos têm abordagens diferentes tais como baseado em agrupamento, em crescimento de regiões, em modelos bayesianos e em grafos. Como cada algoritmo tem os seus próprios parâmetros, o processo de encontrar seus parâmetros ótimos foi feito usando um algoritmo de otimização, Nelder - Mead. O algoritmo Nelder - Mead procura os melhores parâmetros para cada algoritmo de segmentação, isto é, os parâmetros que proporcionam os resultados mais exatos com respeito a uma referência dada. A função objetivo foi definida a partir de sete métricas diferentes. Eles avaliam qualitativamente o resultado da segmentação baseadas na sua referência. Os experimentos foram realizados ao longo de três imagens de sensoriamento remoto de diferentes localidades do Brasil. Isso envolveu um total de 84 experimentos. Os resultados mostraram que as abordagens baseadas em grafos produzem os melhores resultados baseados em todas as métricas. As abordagens baseadas no crescimento de regiões e agrupamento apresentaram-se como boas opções para imagens de sensoriamento remoto. / [en] This dissertation aims to evaluate segmentation algorithms for remote sensing images. Four segmentation algorithms were considered in this study. These algorithms have different approaches such as clustering-based, region growing-based, bayesian-based and graph-based. As each algorithm has its own parameters, the process to find their optimum values was done using an optimization algorithm, Nelder - Mead. Nelder - Mead algorithm looks for the best parameters for each segmentation algorithm, i.e. the parameters that provide the most accurate results with respect to a given reference. The objective function was defined by seven different metrics. These metrics assess qualitatively the segmentation result based on its reference. The experiments were performed over three remote sensing images from different locations of Brazil. A total of 84 experiments have been performed. The results have shown that graph-based approaches produce the best results based on each metric. The region growing- and clustering-based approaches have shown to be good alternatives for remote sensing images.

[pt] O fogo constitui um dos grandes fatores da transformação da paisagem, particularmente as florestais. O mapeamento de risco de incêndios, utilizado para determinar quais áreas são suceptíveis ao início de um incêndio florestal, visa abordar algumas estratégias contra o fogo e levantar a discussão sobre a importância da prevenção de incêndios em unidades de conservação. Para o desenvolvimento do mapa de risco de incêndios do Monumento Natural Estadual Serra dos Mascates, foram utilizadas seis imagens temáticas representando: o uso e cobertura do solo, altimetria, declividade, orientação de vertente e a proximidade ao centro urbano, assim como seus acessos (estradas e trilhas). Todas as imagens foram reclassificadas para mesma classe e sobrepostas utilizando um coeficiente de risco. A sobreposição final reclassificou as áreas com risco Alto às bordas da área urbana e das vias de acesso, ressaltando a influência da atividade humana no risco de ignição do fogo. / [en] Fire is one of the major factors in landscape transformation, particularly forest ones. The fire risk mapping, used to determine which areas are susceptible to start a forest fire, aims to address some strategies against fire and raise the discussion about the importance of preventing fire in conservation units. Six thematic images were used for the development of the risk map of the Monumento Natural Serra dos Mascates representing: land use and cover, altimetry, slope, slope orientation and proximity to the urban center, as well as its access (roads and trails). All images were reclassified to the same class and superimposed using a risk coefficient. The final overlay reclassified the areas with High risk to the edges of the urban area and access roads, highlighting the influence of human activity on the risk of the ignition.

[pt] A tomada de consciência dos riscos ambientais em escala global e o desenvolvimento científico e tecnológico têm incrementado a demanda pelo sensoriamento das condições ambientais marítimas. A distribuição da população do fitoplâncton é o indicador mais utilizado para avaliar a qualidade e a biomassa de ambientes marinhos. Uma característica diferencial do fitoplâncton é a presença da clorofila a, que apresenta fluorescência in vivo na região do vermelho do espectro visível, e que permite o uso de técnicas de sensoriamento remoto para sua detecção. Um radar-laser baseado na detecção da fluorescência do alvo é mais comumente denominado LIF-LIDAR (Laser Induced Fluorescence - LIght Detection And Ranging) e se constitui em uma ferramenta útil para o monitoramento da distribuição de clorofila a nos oceanos, principalmente quando se utiliza uma radiação laser na faixa de comprimento de onda associada à cor verde. O LIDAR-PUC, cuja fonte de excitação é o 2º harmônico de um laser de Nd-YAG, foi ajustado para a detecção e discriminação espectral de emissões inelásticas decorrentes da excitação a 532nm; em especial, a fluorescência da clorofila a. Nesta tese foram desenvolvidos algoritmos para a extração de parâmetros de interesse ambiental, em especial a concentração relativa da clorofila a. Estas metodologias foram testadas quanto a sua repetitividade, linearidade e aplicabilidade em ambiente real. Finalmente, os valores calculados foram analisados em conjunto, indicando sua utilidade para o monitoramento efetivo de ambientes marinhos. / [en] Global scale environmental risks and scientific and technological development have increased demands on marine environment monitoring. Phytoplankton distribution is the most frequently used marker employed to assess biomass in marine environment. Analysis of chlorophyll-a plays a central role on phytoplankton studies once this pigment, present in every phytoplankton algae species, exhibits fluorescence in the red region of visible spectrum, thus allowing its detection by remote sensing techniques. A radar-laser based on fluorescence detection, usually called a LIF-LIDAR (Laser Induced Fluorescence - LIght Detection And Ranging), is a valuable tool for monitoring chlorophyll-a distribution in ocean waters, especially when green light lasers are employed. LIDAR-PUC was settled to function with its second harmonic Nd-YAG laser as excitation source. The equipment was adjusted for detection and spectral discrimination of inelastic emissions resulting from excitation at 532nm, with special attention to chlorophyll a fluorescence. In this study, algorithms were developed for the extraction of environmental parameters such as relative chlorophyll a concentration. These algorithms were analyzed regarding the following aspects: repeatability, linearity and applicability to the real world. Finally, ensembles were analyzed, pointing to their usefulness for effective marine environment monitoring.

[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.

[pt] Ultimamente, sensores orbitais de alta resolução espacial estão fornecendo uma quantidade crescente de dados sobre a superfície da Terra. A análise destes dados implica em uma alta carga computacional, que tem motivado pesquisas envolvendo hardwares e softwares mais eficientes para estas aplicações. Neste contexto, uma questão importante reside na segmentação de imagens que envolve longos tempos de processamento e é etapa fundamental na análise de imagens baseada em objetos. Os avanços recentes das modernas unidades de processamento gráfico ou GPUs abriram a possibilidade de se explorar a capacidade de processamento paralelo para melhorar o desempenho da segmentação. Este trabalho apresenta uma versão paralela do algoritmo de segmentação multicritério, introduzido originalmente por Baatz e Schappe (2000), concebido para ser executado por GPUs. A arquitetura do hardware subjacente consiste em um sistema massivamente paralelo com múltiplos elementos processadores projetado especialmente para o processamento de imagens. O algoritmo paralelo é baseado no processamento de cada pixel em uma diferente linha de controle (thread) de modo a aproveitar a capacidade paralela da GPU. Esta dissertação também sugere alterações no cálculo de heterogeneidade do algoritmo, o que aumenta o desempenho computacional da segmentação. Os experimentos com o algoritmo paralelo proposto apresentaram uma aceleração maior do que 7 em relação à versão sequencial. / [en] Lately, orbital sensors of high spatial resolution are providing an increasing amount of data about the Earth surface. Analysis of these data implies in a high computational load, which has motivated researches on more efficient hardware and software for these applications. In this context, an important issue lies in the image segmentation that involves long processing times and is a key step in object based image analysis. The recent advances in modern programmable graphics units or GPUs have opened the possibility of exploiting the parallel processing capabilities to improve the segmentation performance. This work presents a parallel version of the multicriterion segmentation algorithm, introduced originally by Baatz and Schappe (2000), implemented in a GPU. The underlying hardware architecture consists of a massive parallel system with multiple processing elements designed especially for image processing. The parallel algorithm is based on processing each pixel as a different thread so as to take advantage of the fine-grain parallel capability of the GPU. In addition to the parallel algorithm, this dissertation also suggests a modification to the heterogeneity computation that improves the segmentation performance. The experiments under the proposed parallel algorithm present a speedup greater than 7 in relation to the sequential version.