SUMMARY
Este artigo apresenta a classificação digital de imagem de alta resolução baseada emorientação a objeto. Os objetos da imagem (Ikonos, multiespectral) são oriundos desegmentação multi-resolução que permite a obtenção de diferentes níveis desegmentação. A segmentação em diferentes camadas pode apoiar uma estruturahierárquica de segmentos, onde uma rede semântica pode ser introduzida. A redesemântica é baseada no processo cognitivo do usuário. O conhecimento pode serexplicitado por meio de regras fuzzy considerando descritores de forma e textura dosobjetos, bem como as suas relações topológicas - entre objetos e subobjetos. Sãotestados diferentes métodos de classificação dentro da rede semântica tais comoseletivo e mudança de contexto. A área teste é uma zona agrícola, no Município deNova Esperança-PR, onde se propôs mapear a mata ciliar ao longo do Rio Porecatú.Abstract This work presents a high resolution image classification based on object oriented.The objects are derived from multiresolution segmentation ( from multispectralimage, Ikonos). It allows a creation of different levels of segments supporting ahierarchical structure, generating spatial relations between objects and sub-objects.This hierarchy is the bedding for the semantic network. The knowledge is thesemantic basis. The classification is based on fuzzy rules by means of descriptorssuch as form, texture and relations between objects and sub-objects. Differentapproaches of classification are assessed: semantic network, selective and contextchange classification. The tested site is an agricultural area near the municipalitytown of Nova Esperança-Pr, with the purpose of mapping the riparian vegetationalong the Porecatú River.