Orientador: Luís Gustavo Frediani Lessa / Resumo: O presente estudo baseia-se na aplicação das geotecnologias para discriminar o uso da terra, na bacia hidrográfica do rio Araquá, localizada nos municípios de Botucatu e São Manuel (SP). Teve como objetivo verificar a eficiência da metodologia de associação dos índices radiométricos na identificação de uso da terra, com ênfase nas Áreas de Preservação Permanente, estabelecidas conforme o Código Florestal Brasileiro (Lei nº 12.727/2012). Foram, a partir de imagens do satélite Sentinel-2, produzidas as seguintes associações de índices radiométricos: NDBI-GNDVI-NDWI, NDBI-NDI45-NDWI e NDBI-NDVI-NDWI. Por meio da validação, obtida pela classificação supervisionada gerada em cada uma das três composições, foram identificados usos inadequados. Notou-se o conflito entre a ocupação desordenada de monoculturas canavieiras e as Áreas de Preservação Permanente. A associação NDBI-NDVI-NDWI foi a mais satisfatória para avaliar e discriminar o uso e ocupação da terra na bacia hidrográfica, com coeficiente Kappa de 84%. / Abstract: This study is based on the application of geotechnologies to discriminate land use in the Araquá river basin, located in the municipalities of Botucatu and São Manuel (SP). The objective was verify the efficiency of the radiometric indices association methodology in land use identification, with emphasis on the Permanent Preservation Areas, established according to the Brazilian Forest Code (Law No. 12.727 / 2012). From Sentinel-2 satellite images, the following radiometric index associations were produced: NDBI-GNDVI-NDWI, NDBI-NDI45-NDWI and NDBI-NDVI-NDWI. Through validation, obtained by the supervised classification generated in each of the three compositions, inappropriate uses were identified. The conflict between the disorderly occupation of sugarcane and the Permanent Preservation Areas was noted. The NDBI-NDVI-NDWI association was the most satisfactory to evaluate and discriminate land use and occupation in the watershed with a Kappa coefficient of 84%. / Mestre