[en] The land-use and land-cover map is fundamental for environmental planning, management, and conservation. Remote sensing data is the information basis for the development of such maps, providing speed and cost-effectiveness. In the Amazon region, the constant presence of cloud cover and smoke makes the use of radar images more adequate for operating independently of these barriers. The present research aims to propose a methodology to classify land use and coverage from PALSAR-2/ALOS-2 multitemporal images in the region of Bananal island. The Bananal island is the second largest fluvial island in the world with approximately 750 km long and 100 km wide. The study area is in the confluence between the Javaés and Araguaia rivers, located in the middle Araguaia river basin. The methodology adopted considers the following steps: acquisition of four multitemporal images Palsar 2/ALOS 2 at processing level 1.5 (L band with resolution of 6.25 meters); (b) Probability Density Component Analysis (PDCA); (c) noise reduction using the Minimum Noise Fraction (MNF) transformation; and (d) classification by the Support Vector Machine method considering the temporal signatures. The ACDP and MNF combination allowed the formulation of different features that describe the different classes present in the image. Comparatively, the images were processed using the Gamma adaptive filter and the SVM classifier. The Kappa coefficient results were 0.62 on the SVM/CDP-MNF images and 0.57 on the SVM / Gamma images. The main factor for the decrease of the Kappa coefficient was the confusion between the areas of Savana Rupestre and anthropic use (pasture) in the areas adjacent to the Bananal island

[fr] La carte de l'utilisation des sols et de la couverture végétale est fondamentale pour la planification, la gestion et la conservation de l'environnement. Les données de télédétection constituent la base d'informations pour l'élaboration de telles cartes, offrant rapidité et rentabilité. Dans la région amazonienne, la présence constante de nuages et de fumées rend l'utilisation d'images radar plus adaptée pour fonctionner indépendamment de ces obstacles. Cet article vise à classer l'utilisation des terres et la couverture des images SAR multitemporelles du capteur PALSAR 2 dans la région de l'île Bananal. L'île de Bananal est la deuxième plus grande île fluviale du monde avec environ 750 km de long et 100 km de large. Le secteur d'étude est situé dans la région de confluence entre les rivières Javaés et Araguaia, située au milieu du bassin de la rivière Araguaia. La méthodologie adoptée suit les étapes suivantes : (a) acquisition de quatre images multi temporelles Palsar 2/ALOS 2 au niveau de traitement 1.5 (bande L avec une résolution de 6,25 mètres); (b) l'analyse des composantes de densité de probabilité (ACDP); (c) la réduction du bruit à l'aide de la transformation Minimum Noise Fraction (MNF); et (d) classification par la méthode de la Machine à Vecteurs de Support (MVS) en tenant compte des signatures temporelles. La combinaison de ACDP et MNF a permis la formulation de différentes caractéristiques qui décrivent les différentes classes présentes dans l'image. Comparativement, les images ont été traitées en utilisant le filtre adaptatif Gamma et le classificateur MVS. Les résultats du coefficient Kappa sont de 0,62 sur le résultat MVS/ACDP-MNF et de 0,57 sur le score MVS/Gamma. Le principal facteur de diminution du coefficient de Kappa est la confusion entre les secteurs de Savane Rupestre et l'utilisation anthropique (pâturages) dans les secteurs adjacents à l'île de Bananal.