The monitoring of our planet through image sensors can be used to inspect: deforestation and desertification of forests; the water cycle; urban growth, among others. Among the technologies of remote sensing, PolSAR (Polarimetric Synthetic Aperture Radar) has been highlighting. The PolSAR enables remote sensing in almost all weather conditions. Each resolution cell in the PolSAR image is associated with a complex scattering matrix. One way to characterize the single-look PolSAR data is to use the complex covariance matrix. The covariance matrix is of extreme importance inMultivariate Analysis because it allows measure and evaluate the degree of dependence between the variables that compose the data set. This work presents a multivariate data visualization approach to visualize information contained in complex covariance matrices. The information aboutwhat type of homogeneous region is contained in the PolSAR image to be studied can be obtained by analyzing the data visualization approach provided in this work. For the validation of the approach, we applied our tool in non-simulated PolSAR images based homogeneous samples, i. e., samples that follow a certain of probability distribution. After that, the proposal was applied in three distinct targets, namely: a desertic region, a urban region and an aquatic region. Therefore, the implemented visualization approach in the R permits to discriminate the targets. / O monitoramento do nosso planeta através de sensores imageadores pode ser empregado para inspecionar: desmatamentos e desertificação de florestas; o ciclo da água; crescimento urbano entre outras. Entre as tecnologias de sensoriamento remoto, PolSAR (Polarimetric Synthetic Aperture Radar) vem se destacando. O PolSAR possibilita o sensoriamento remoto em quase todas as condições meteorológicas. Cada célula de resolução na imagem PolSAR está associada a uma matriz de espalhamento complexa. Uma maneira, de caracterizar os dados PolSAR single-look é utilizar a matriz de covariância complexa. A matriz de covariância é de extrema importância em AnáliseMultivariada pois permite mensurar e avaliar o grau de dependência entre as variáveis que compõem o conjunto de dados. Este trabalho apresenta uma abordagem de visualização de dados multivariados para visualizar informações contidas em matrizes de covariância complexa. As informações sobre que tipo de região homogênea está contida na imagem PolSAR a ser estudada, pode ser obtida analisando a abordagem de visualização de dados fornecida neste trabalho. Para a validação da abordagem, aplicamos a nossa ferramenta em imagens PolSAR - não simuladas – sobre amostras homogêneas, ou seja, amostras que seguem uma determinada família de distribuição de probabilidade. Em seguida, a proposta foi aplicada em três alvos distintos, à saber: região desértica, região urbana e região aquática. Portanto, a abordagem de visualização implementada no R permite discriminar os alvos.