O uso de dados de sensoriamento remoto óptico em projetos de monitoramento de extensas áreas de floresta tropical é limitado devido à intensa cobertura por nuvens. Os dados SAR (Synthetic Aperture Radar) podem ser uma alternativa interessante para detectar desflorestamento nas regiões de floresta tropical onde a cobertura por nuvens é permanente. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é avaliar o potencial do dado SAR adquirido em banda L pelo sistema aerotransportado R99B da Força Aérea Brasileira (FAB) para discriminar incremento de desflorestamento na Amazônia. Para tanto, foram realizadas classificações MAXVER-ICM com dados SAR multipolarizados de uma área teste localizada na região Sudeste do Estado do Acre. As classificações realizadas com a combinação dos canais HH, HV e VV e com o par de polarizações HH+HV obtiveram boa concordância com o mapa produzido no projeto PRODES (k = 0,68, onde k é o índice Kappa), o qual foi adotado como dado de referência. Este resultado indica que o dado SAR multipolarizado em banda L possui bom potencial para discriminar incremento de desflorestamento na Amazônia.

The use of optical remote sensing data in large tropical forest regions has an important limitation due to cloud cover. Synthetic Aperture Radar (SAR) data can be a viable alternative in areas where cloud cover is permanent, because the data acquisition is independent on atmospheric conditions. In this context, the main objective of this work was to evaluate the potential of L band SAR data acquired by R99B Brazilian Air Force (FAB) airborne system to discriminate deforestation increments in the Amazon rainforest. In order to achieve this purpose, we performed Maximum Likelihood classifications with multipolarized SAR data of a test site located in the state of Acre. The classifications performed with the combination of three channels (HH+HV+VV) and with the polarization pair HH+HV obtained good agreement with PRODES reference map (k=0,68, where k is de Kappa index). This result indicates that multipolarized L band SAR data have good potential to discriminate deforestation increments in the Amazon rainforest.