Para a interpretação, classificação e análise multitemporal de imagens de sensores remotos é necessário a coleta de duas ou mais imagens de períodos diferentes, da mesma cena, ou cenas.

Na figura acima, foram identificadas seis geoclasses (corpos d’agua, nuvem, vegetação, solo exposto, drenagem e área sombreada), que demonstram os padrões de ocupação nesta Reserva Extrativista (RESEX).

A classificação de imagens de sensores remotos possibilita resultados satisfatórios em processos de reconhecimento de diferentes texturas, que são identificadas a partir do processamento e da manipulação dessas imagens. A alta qualidade do produto cartográfico gerado dispensa a visita em campo, pois a padronização e o desenvolvimento de metodologias de análise espacial são definidas em laboratório.

Para a realização da classificação de imagens de sensores remotos em grandes escalas cartográficas (como em áreas urbanas), na identificação de ruas e quadras, é necessária a definição do sensor para o estudo em questão, de acordo com suas resoluções espectrais, radiométricas, espaciais e temporais. Para este tipo de análise, são sugeridas as imagens SRTM e Landsat.

Geralmente, no resultado do processamento das imagens de sensores remotos, as cores finais são definidas automaticamente pelo software de processamento digital de imagens (PDI) que é utilizado, em que as áreas antropizadas apresentam a cor magenta; as áreas com vegetação árborea tendem ao verde escuro; áreas de vegetação arbustiva, aos tons de verde claro; as áreas de solo exposto tendem a tons de laranja ou vermelho e as áreas que passaram por processos de queimadas tendem a apresentar a tonalidade violeta.