Este trabalho tem como objetivo principal calibrar as assinaturas espectrais das fisionomias do cerrado sazonalmente de modo a fornecer subsídios para o manejo e a conservação dos remanescentes do mesmo. O local de estudo, a gleba Pé-de-Gigante (Parque Estadual de Vassununga - SP), possui vários morfotipos de cerrado senso lato desde os florestais até os campestres. Assim, usando imagens Landsat Thematic Mapper nas faixas do vermelho (TM-3) e infravermelho próximo (TM-4), foram obtidas imagens índice de vegetação (IVDN), que destacam a densidade de folhas verdes. As classes fisionômicas foram identificadas espectral e sazonalmente. Para validar o método, construiu-se um mapa com as áreas de probabilidade de ocorrência das fitofisionomias da gleba utilizando os IVDN do período de estiagem, pré-estiagem e de chuvas. Após teste com dados de campo, foram extraídos os IVDN de todas as classes em 5 datas distintas para estabelecer o intervalo de variação. Com um modelo digital do terreno foram produzidos mapas de declividade e de orientação de vertentes. Da análise cruzada obteve-se um mapa com 5 zonas (Norte, Sul, Leste, Oeste e o plano) que orientou a extração do IVDN nas 5 datas, visando testar o efeito da topografia no índice. Paralelamente, as classes de IVDN foram comparadas com a literatura e examinou-se a assinatura espectral das fitofisionomias no vermelho, no infravermelho próximo e no infravermelho médio. Observou-se uma forte influência das condições climáticas nas fisionomias de cerrado, ao longo do ano, através dos valores do IVDN.

The main goal of this dissertation is to calibrate the cerrado vegetation physiognomies (Brazilian savannas) with their seasonal spectral signatures to help the monitoring and the conservation of their remnants. The study area is the cerrado Pé-de- Gigante (belonging to State Park of Vassununga in Santa Rita do Passa Quatro -SP). Using NDVI images derived from TM-Landsat (red and near infrared), the physiognomic classes were identified spectral and seasonally. To validate the method, a map of areas of probable physiognomies occurrence were build using NDVI images from dry and wet season. After field checking, the NDVI values of 5 dates were extracted to establish the NDVI range of each physiognomy. Using the digital terrain model, slope and aspect maps were used to prepare another map with 5 zones (N, S, W, E and flat), looking for to test the topographic effect in NDVI. Added to this, the NDVI classes were compared with the literature, as well as the separate signature in red, near infrared and middle infrared. It was noticed a strong weather condition influence over the physiognomies along the seasons, corroborated by the NDVI variation classes obtained from satellite imagery.