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Nos países tropicais, como a Malásia e a China, a Indonésia e outros países, o acesso às áreas florestais é muitas vezes difícil e a informação florestal é inadequada. A deteção remota na silvicultura é muito valiosa e tornou-se importante devido à sua capacidade de recolher dados de grandes áreas e à sua capacidade de gerar informação. Por outras palavras, a tecnologia de deteção remota oferece informação fiável essencial para a monitorização, gestão e inventário florestal. Os objectivos deste estudo são desenvolver uma técnica para estimar o número de árvores de borracha em diferentes idades utilizando técnicas de deteção remota e comparar algoritmos de classificação para encontrar o melhor classificador satisfatório para a floresta tropical. Com base na análise de dados das imagens Spot 5 captadas em 2007, foram classificadas oito classes de ocupação e uso do solo, tais como floresta, seringueira, palmeira de óleo, massas de água, solo, área urbana e outra vegetação, para extrair o mapa temático de ocupação e uso do solo, utilizando diferentes classificadores como a máxima verosimilhança, a distância de Mahalanobis, a distância mínima, a rede neural, a árvore de decisão, o paralelepípedo e o SAM para efetuar a classificação.