A superfície da terra foi modificada nos últimos 50 anos mais do que em qualquer outro período da História, mais intensa e rápida nos trópicos pela expansão das frentes de ocupação humana sobre floresta madura. A Amazônia brasileira, caracterizada pela alternância de ciclos econômicos extrativistas, exemplifica esse processo. Entre o abandono de áreas degradadas e a abertura de novas frentes de ocupação, ocorre a regeneração florestal. A floresta secundária tem uma reconhecida importância para o restabelecimento das funções dos ecossistemas e dos estoques de nutrientes perdidos da floresta madura, mas ignorados por muitos anos de taxas oficiais de desmatamento na Amazônia brasileira. Este estudo apresenta uma abordagem utilizando Análise de Imagens Baseada em Objetos Geográficos (GEOBIA) para classificar os estágios de sucessão secundária numa área com cerca de 11.124 km² na região de Santarém (Pará, Brasil). Dentre os resultados, foram produzidas 19 diferentes classificações cobrindo o período 1984 a 2016, que permitiu identificar a redução da floresta madura e da floresta secundária devido à expansão da fronteira agrícola. Outro resultado relevante foi a modelagem de uma árvore de decisão aplicável às imagens de refletância de superfície coletadas pelos satélites LANDSAT, processando esses atributos de classificação em um aplicativo de mineração de dados / The earth surface was modified in the last 50 years more than in any other period of the History, more intense and fast in the tropics by the expansion of human occupation frontiers on the mature forest. The Brazilian Amazon, characterized by alternating extractive economic cycles, exemplifies this process. Between the degraded areas abandonment and the new occupation fronts, forest regeneration takes place. The secondary forest has a recognized importance for the restoration of ecosystem functions and the nutrient stocks lost from the mature forest but ignored for many years of official deforestation rates in the Brazilian Amazon. In this study, an approach using Geographic Object-Based Imaging Analysis (GEOBIA) is presented to classify the stages of secondary succession in an area with near 11,124 km² on Santarém region (Pará State, Brazil). Among the results, 19 different classifications were produced covering the period 1984 to 2016, which allowed identify the reduction of mature forest and secondary forest due to agricultural frontier expansion. Another relevant result was the modeling of a decision tree applicable to surface reflectance images collected by the LANDSAT satellites, processing these classifications attributes in a data mining software

A superfície da terra foi modificada nos últimos 50 anos mais do que em qualquer outro período da História, mais intensa e rápida nos trópicos pela expansão das frentes de ocupação humana sobre floresta madura. A Amazônia brasileira, caracterizada pela alternância de ciclos econômicos extrativistas, exemplifica esse processo. Entre o abandono de áreas degradadas e a abertura de novas frentes de ocupação, ocorre a regeneração florestal. A floresta secundária tem uma reconhecida importância para o restabelecimento das funções dos ecossistemas e dos estoques de nutrientes perdidos da floresta madura, mas ignorados por muitos anos de taxas oficiais de desmatamento na Amazônia brasileira. Este estudo apresenta uma abordagem utilizando Análise de Imagens Baseada em Objetos Geográficos (GEOBIA) para classificar os estágios de sucessão secundária numa área com cerca de 11.124 km² na região de Santarém (Pará, Brasil). Dentre os resultados, foram produzidas 19 diferentes classificações cobrindo o período 1984 a 2016, que permitiu identificar a redução da floresta madura e da floresta secundária devido à expansão da fronteira agrícola. Outro resultado relevante foi a modelagem de uma árvore de decisão aplicável às imagens de refletância de superfície coletadas pelos satélites LANDSAT, processando esses atributos de classificação em um aplicativo de mineração de dados / The earth surface was modified in the last 50 years more than in any other period of the History, more intense and fast in the tropics by the expansion of human occupation frontiers on the mature forest. The Brazilian Amazon, characterized by alternating extractive economic cycles, exemplifies this process. Between the degraded areas abandonment and the new occupation fronts, forest regeneration takes place. The secondary forest has a recognized importance for the restoration of ecosystem functions and the nutrient stocks lost from the mature forest but ignored for many years of official deforestation rates in the Brazilian Amazon. In this study, an approach using Geographic Object-Based Imaging Analysis (GEOBIA) is presented to classify the stages of secondary succession in an area with near 11,124 km² on Santarém region (Pará State, Brazil). Among the results, 19 different classifications were produced covering the period 1984 to 2016, which allowed identify the reduction of mature forest and secondary forest due to agricultural frontier expansion. Another relevant result was the modeling of a decision tree applicable to surface reflectance images collected by the LANDSAT satellites, processing these classifications attributes in a data mining software

O entendimento do espaço intraurbano das cidades requer a observação, identificação e compreensão da relação de padrões e formas espaciais para o desvendamento de seus conteúdos e compreensão dos processos que atuam na produção e reprodução do mesmo. Mapas temáticos de cobertura e uso da terra e de índices e indicadores sociais comumente são utilizados para adquirir informação sobre os padrões existentes na cidade, uma vez que são fontes de dados para a elaboração de diagnósticos, ordenamento e gestão dos territórios. Esta pesquisa tem como objetivo correlacionar à classificação de cobertura da terra intraurbana da cidade de Marília/SP elaborada a partir de imagens orbitais de alta resolução utilizando-se do método de análise de imagens baseada em objetos (GEOBIA) com os índices e indicadores sociais de qualidade de vida, qualidade ambiental, educacional e de nível socioeconômico para inferências sobre a qualidade de vida e a segregação socioespacial na cidade de Marília/SP. Para a espacialização e processamento dos dados quantitativos e qualitativos foram utilizadas técnicas de geoprocessamento, por meio do uso de um Sistema de Informações Geográficas, técnicas estatísticas e de sensoriamento remoto, que permitiram análises espaciais dos dados elaborados. Os resultados foram apresentados e a metodologia proposta demonstrou-se promissora para ser aplicada na atualização de informações do espaço intraurbano para subsidiar o planejamento urbano e a gestão territorial e consequentemente, contribuir para a melhoria da qualidade de vida da população. / The understanding of intraurban space in cities requires the observation and identification of the relationship between spatial patterns for the unveiling of its contents to understand the processes involved in the production and reproduction of these spaces. Thematic land cover/land use maps and social indicators maps are commonly used to acquire information on the existing spatial patterns, they are an important data source for land planning and management, and hence, are crucial in zoning projects. This research aims to correlate intraurban land cover classification maps from the city of Marília/SP developed from high resolution satellite images using the image analysis based on objects (GEOBIA) method with the indices and social indicators of quality of life, environmental quality, education and socioeconomic level for inferences about the quality of life and socio spatial segregation in the city of Marília/SP. For the spatial distribution and processing of the quantitative and qualitative data, geoprocessing techniques were applied, through the use of a Geographic Information System, statistical techniques and remote sensing, which allowed spatial analysis of data created. The results were presented and the proposed method was demonstrated promising to be applied in updating intraurban space information to support urban planning and land management and, consequently, contribute to improving the population\'s quality of life.

O entendimento do espaço intraurbano das cidades requer a observação, identificação e compreensão da relação de padrões e formas espaciais para o desvendamento de seus conteúdos e compreensão dos processos que atuam na produção e reprodução do mesmo. Mapas temáticos de cobertura e uso da terra e de índices e indicadores sociais comumente são utilizados para adquirir informação sobre os padrões existentes na cidade, uma vez que são fontes de dados para a elaboração de diagnósticos, ordenamento e gestão dos territórios. Esta pesquisa tem como objetivo correlacionar à classificação de cobertura da terra intraurbana da cidade de Marília/SP elaborada a partir de imagens orbitais de alta resolução utilizando-se do método de análise de imagens baseada em objetos (GEOBIA) com os índices e indicadores sociais de qualidade de vida, qualidade ambiental, educacional e de nível socioeconômico para inferências sobre a qualidade de vida e a segregação socioespacial na cidade de Marília/SP. Para a espacialização e processamento dos dados quantitativos e qualitativos foram utilizadas técnicas de geoprocessamento, por meio do uso de um Sistema de Informações Geográficas, técnicas estatísticas e de sensoriamento remoto, que permitiram análises espaciais dos dados elaborados. Os resultados foram apresentados e a metodologia proposta demonstrou-se promissora para ser aplicada na atualização de informações do espaço intraurbano para subsidiar o planejamento urbano e a gestão territorial e consequentemente, contribuir para a melhoria da qualidade de vida da população. / The understanding of intraurban space in cities requires the observation and identification of the relationship between spatial patterns for the unveiling of its contents to understand the processes involved in the production and reproduction of these spaces. Thematic land cover/land use maps and social indicators maps are commonly used to acquire information on the existing spatial patterns, they are an important data source for land planning and management, and hence, are crucial in zoning projects. This research aims to correlate intraurban land cover classification maps from the city of Marília/SP developed from high resolution satellite images using the image analysis based on objects (GEOBIA) method with the indices and social indicators of quality of life, environmental quality, education and socioeconomic level for inferences about the quality of life and socio spatial segregation in the city of Marília/SP. For the spatial distribution and processing of the quantitative and qualitative data, geoprocessing techniques were applied, through the use of a Geographic Information System, statistical techniques and remote sensing, which allowed spatial analysis of data created. The results were presented and the proposed method was demonstrated promising to be applied in updating intraurban space information to support urban planning and land management and, consequently, contribute to improving the population\'s quality of life.