As características espaciais, espectrais, radiométricas e temporais das tmagens de sensoriamento remoto permitem sua utilização em uma ampla variedade de estudos ambientais. A aplicação de estruturas de redes neurais artificiais a essas imagens, muitas vezes integradas a dados temáticos, permite estabelecer relações de síntese entre as variáveis que representam o meio físico e fenômenos ambientais acessíveis a diferentes níveis analíticos. Nesse contexto, buscou-se adequar essas estruturas computacionais a diferentes situações de classificação e aplicá-las à caracterização ambiental do Parque Estadual Morro do Diabo (PEMD), adotando-se duas abordagens de análise. Inicialmente, a vegetação natural da área restrita ao PEMD foi mapeada e categorizada em quatro momentos distintos no tempo. Na segunda abordagem foram desenvolvidos sistemas de classificação fundamentados na Ecologia da Paisagem, a fim de explicitar a influência do contexto sobre os fragmentos florestais remanescentes. Os resultados apontam a viabilidade de se aplicar redes neurais nesses casos e mostram que a Ecologia da Paisagem fornece uma sustentação teórica adequada para a análise das relações entre ambientes naturais e antrópicos. Esse último ponto mostra-se particularmente importante para o PEMD, face às especificidades do contexto geográfico no qual ele se insere.

Spatial, spectraL radiometric and temporal features of remote sensing data allow several kinds of environmental analysis. Artificial neural networks have been used to many types of classification of multispectral images. So, these computational structures were adopted to aggregating spatial data sets into classes of environmental phenomena, and then applied in "Parque Estadual Morro do Diabo" (PEMD) analysis. Two approaches were used to assess different analytical leveis of the environmental phenomena. Firstly, natural vegetation types of PEMD werc mapped in four different years. Lately, classifications systems based on Landscape Ecology principies werc applied in order to assess the human-derived disturbancc effects on natural forested patches. The results suggest that neural networks are useful to classify specifics spatial data sets into well-defined classes of environmental phenomena. Besides, the Landscape Ecology provides the conceptual framework to analyze the relationship among natural and cultural environments. This evaluation is important to PEMD due to the present geographical context.