[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

[pt] O mapa de uso e cobertura da terra é fundamental para o planejamento, manejo e conservação ambiental. Os dados de sensoriamento remoto são a base de informações para o desenvolvimento de tais mapas, proporcionando rapidez e custo-efetividade. Na região amazônica, a presença constante de cobertura de nuvens e fumaça torna o uso de imagens de radar mais adequado por operar independentemente dessas barreiras. A presente pesquisa possui como objetivo propor uma metodologia para classificar o uso e cobertura da terra a partir de imagens multitemporais PALSAR-2/ALOS-2 na planície de inundação e arredores na região da ilha do Bananal. A ilha do Bananal é a segunda maior ilha fluvial do mundo com aproximadamente 750 km de extensão e 100 km de largura. A área de estudo está localizada na região de confluência entre os rios Javaés e Araguaia, situada no trecho médio da bacia do rio Araguaia. A metodologia adotada considera as seguintes etapas: aquisição de quatro imagens multitemporais PALSAR-2/ALOS 2 no nível de processamento 1.5 (banda L com resolução de 6,25 metros); (b) Análise de Componentes de Densidade de Probabilidade (ACDP); (c) diminuição do ruído utilizando a transformação Minumum Noise Fraction (MNF); e (d) classificação pelo método Support Vector Machine (SVM) considerando as assinaturas temporais. A combinação da ACDP e MNF permitiu a formulação de diferentes feições que descrevem as diferentes classes presentes na imagem. Comparativamente, as imagens foram processadas utilizando o filtro adaptativo Gamma e o classificador SVM. Os resultados do coeficiente Kappa foi de 0,62 para o método SVM/CDP-MNF e 0,57 para o método SVM/Gamma. O principal fator para a queda do coeficiente Kappa é proveniente da confusão entre as áreas de uso agropecuário (pastagem) e Savana Rupestre, nas áreas adjacentes a ilha do Bananal.