SUMMARY
A diversidade de materiais nos ambientes urbanos determina uma estrutura declasses misturadas na classificação a partir de imagens multiespectrais. Nessesentido, é importante definir um sistema de classificação utilizando um classificadornão paramétrico, que permita incorporar dados de natureza não espectral, como osmodelos de redes neurais artificiais. A partir dos valores de saída da rede,calculados em relação a cada classe, é possível analisar a incerteza associada a cadauma. Portanto, desenvolveu-se um experimento que utilizou a técnica de rede neuralpara a classificação da cobertura do solo urbano de Presidente Prudente e da análiseda incerteza na representação das classes temáticas mapeadas. Os resultadosmostraram que é possível discriminar as variações na cobertura do solo urbanoatravés da aplicação de redes neurais artificiais e, a partir das representaçõesgeradas visualizar a variação espacial das incertezas na atribuição de classes, bemcomo, verificar que as classes apresentam ambigüidades em função da definição dospadrões de cobertura.