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O sensoriamento remoto é uma importante ferramenta para a aquisição de informações da superfície terrestre. Essas informações servem de apoio na tomada de decisões para profissionais de diversos segmentos. O presente trabalho teve como objetivo avaliar comparativamente a qualidade dos métodos de classificação de imagens Random Forest e C4.5. Para isso foi utilizada uma imagem RGB do sensor DiMAC ULTRALIGHT + com resolução espacial de 5 cm da cidade de Houston – Texas, Estados Unidos. Foi realizada também a extração de atributos PCA e MNF. Por último foi realizada a validação através do software WEKA para os dois métodos de classificação, obtendo-se a porcentagem de acertos para cada uma.