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Nei Paesi tropicali come la Malesia, la Cina, l'Indonesia e altri Paesi l'accesso alle aree forestali è spesso difficile e le informazioni sulle foreste sono inadeguate. Il telerilevamento in silvicoltura è molto prezioso ed è diventato importante per la sua capacità di raccogliere dati da vaste aree e per la sua capacità di generare informazioni. In altre parole, la tecnologia del telerilevamento offre informazioni affidabili essenziali per il monitoraggio, la gestione e l'inventario delle foreste. Gli obiettivi di questo studio sono lo sviluppo di una tecnica per la stima degli alberi della gomma a diverse età con l'utilizzo di tecniche di telerilevamento e il confronto tra algoritmi di classificazione per individuare il miglior classificatore soddisfacente per la foresta tropicale. Sulla base dell'analisi dei dati delle immagini Spot 5 acquisite nel 2007, sono state classificate otto classi di copertura e uso del suolo: foresta, albero della gomma, palma da olio, corpi idrici, suolo, area urbana e altra vegetazione, per estrarre la mappa tematica dell'uso e della copertura del suolo utilizzando diversi classificatori come Maximum Likelihood, distanza Mahalanobis, distanza minima, rete neurale, albero decisionale, parallelepipedo e SAM per eseguire la classificazione.