Orientador: Maria de Lourdes Bueno Trindade Galo / Banca: Paulo de Oliveira Camargo / Banca: Carlos Antonio Oliveira Vieira / Banca: Ivana Ivanova / Resumo: Considerando o cenário durante a crise hídrica de 2014 e a situação crítica dos reservatórios do sistema Cantareira no estado de São Paulo, este estudo realizado no reservatório Jaguari-Jacareí, consistiu na extração de informações a partir de imagens multiespectrais e análise da qualidade da informação relacionada com a acurácia no cálculo do volume de água do reservatório. Inicialmente, a superfície do espelho d'água foi obtida pela classificação da cobertura da terra a partir de imagens multiespectrais RapidEye tomadas antes e durante a crise hídrica (2013 e 2014, respectivamente), utilizando duas abordagens distintas: classificação orientada a objeto (Object-based Image Analysis - OBIA) e classificação baseada em pixel (Support Vector Machine - SVM). A acurácia do usuário por classe permitiu expressar o erro para detectar a superfície do espelho d'água para cada abordagem de classificação de 2013 e 2014. O segundo componente da estimação do volume foi a representação do relevo submerso, que considerou duas fontes de dados na construção do modelo numérico do terreno (MNT): dados topográficos provenientes de levantamento batimétrico disponibilizado pela Sabesp e o modelo de superfície AW3D30 (ALOS World 3D 30m mesh), para complementar a informação não disponível além da cota 830,13 metros. A comparação entre as duas abordagens de classificação dos tipos de cobertura da terra do entorno do reservatório Jaguari-Jacareí mostrou que SVM resultou em indicadores de acurácia ligei... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This study aims to extract information from multispectral images and to analyse the information quality in the water volume estimation of Jaguari-Jacareí reservoir. The presented study of changes in the volume of the Jaguari-Jacareí reservoir was motivated by the critical situation of the reservoirs from Cantareira System in São Paulo State caused by water crisis in 2014. Reservoir area was extracted from RapidEye multispectral images acquired before and during the water crisis (2013 and 2014, respectively) through land cover classification. Firstly, the image classification was carried out in two distinct approaches: object-based (Object-based Image Analysis - OBIA) and pixel-based (Support Vector Machine - SVM) method. The classifications quality was evaluated through thematic accuracy, in which for every technique the user accuracy allowed to express the error for the class representing the water in 2013 and 2014. Secondly, we estimated the volume of the reservoir's water body, using the numerical terrain model generated from two additional data sources: topographic data from a bathymetric survey, available from Sabesp, and the elevation model AW3D30 (to complement the information in the area where data from Sabesp was not available). When compare the two classification techniques, it was found that in the image classification, SVM performance slightly overcame the OBIA classification technique for 2013 and 2014. In the volume calculation considering the water level estima... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre