Neste trabalho, as imagens dos satélites Landsat 7 e Cbers 2 foram analisadas com o objetivo de identificar áreas com fragmentos de floresta semidecídua e de avaliar a exatidão da classificação feita por diferentes intérpretes e técnicas de interpretação. O estudo foi realizado em Lavras, MG, utilizando o SIG-SPRING, que possui recursos para realização da classificação digital e visual. Na comparação das diferentes classificações e avaliação da exatidão, foram empregadas as exatidões global, do consumidor, do produtor e o coeficiente Kappa. Pelos resultados, verificou-se que a exatidão global foi maior que 90% e o coeficiente Kappa variou de 50% a 77% nas comparações feitas por diferentes intérpretes, em imagens Landsat e Cbers. Os mapas de fragmentos de vegetação produzidos com base na classificação digital das imagens Cbers e Landsat apresentaram alta porcentagem de áreas comuns e os intérpretes produziram diferentes mapas, porém, aqueles gerados pela imagem Cbers apresentaram a melhor concordância entre as classificações.
sensoriamento remoto; índice Kappa; floresta semidecídua