Over the past decades, the Southeast Atlantic Forest in Paraíba do Sul River Valley has suffered intense deforestation and human disturbances. Due to the Atlantic Forest biodiversity and the economic relevance of such a region in Brazil, spatial-temporal analyses are of crucial importance to protect the forest, as well as to support economic decision-making of public and private agents. In this context, the use of change detection techniques applied to remote sensing imagery arises as a powerful tool to track and map the Earth’s surface transformations. Therefore, this work investigates the effectiveness and practical feasibility of distinct unsupervised change detection approaches when they are applied to reveal the spatial-temporal dynamics in Paraíba do Sul River Valley across the last four decades. Different change detection approaches such as Change Vector Analysis (CVA), a K-Means and Principal Component Analysis (PCA-KM) framework, and a Alternating Sequential Filtering (ASF) based process were taken and properly tuned to cope with Landsat image series. The analysis of the results revealed a permanent land cover change rate over the last decades. Moreover, these changes do not necessary occur in the same locations, as it was confirmed the existence of successive modifications in original coverage of the study area. Another observed aspect is that the simplest technique for detecting changes, CVA, turned out to be the best approach to map the changes in the examined region.

在过去的几十年中，南帕拉伊巴杜河河谷的东南大西洋森林遭受了严重的森林砍伐和人为干扰。由于大西洋森林的生物多样性和巴西这一地区的经济意义，时空分析对于保护森林以及支持公共和私人机构的经济决策至关重要。在这种情况下，将变化检测技术应用于遥感影像已成为跟踪和绘制地球表面变化的有力工具。因此，这项工作研究了不同的无监督变化检测方法在揭示过去四十年来南帕拉伊巴杜苏河谷的时空动态时的有效性和实际可行性。采取了不同的变化检测方法，例如变化矢量分析（CVA），K均值和主成分分析（PCA-KM）框架以及基于交替顺序过滤（ASF）的过程，并进行了适当调整以适应Landsat图像系列。对结果的分析揭示了过去几十年中永久性的土地覆盖变化率。此外，这些变化不必在相同的位置发生，因为已确认研究区域的原始覆盖范围已进行了连续修改。另一个观察到的方面是，最简单的检测变化的技术CVA被证明是在所检查区域中绘制变化的最佳方法。并采用了基于交替顺序滤波（ASF）的流程，并对其进行了适当的调整以适应Landsat图像系列。对结果的分析揭示了过去几十年中永久性的土地覆盖变化率。此外，这些变化不必在相同的位置发生，因为已确认研究区域的原始覆盖范围已进行了连续修改。另一个观察到的方面是，最简单的检测变化的技术CVA被证明是在所检查区域中绘制变化的最佳方法。并采用了基于交替顺序滤波（ASF）的流程，并对其进行了适当的调整以适应Landsat图像系列。对结果的分析揭示了过去几十年中永久性的土地覆盖变化率。此外，这些变化不必在相同的位置发生，因为已确认研究区域的原始覆盖范围已进行了连续修改。另一个观察到的方面是，最简单的检测变化的技术CVA被证明是在所检查区域中绘制变化的最佳方法。因为已确认研究区域的原始覆盖范围已进行了连续修改。另一个观察到的方面是，最简单的检测变化的技术CVA被证明是在所检查区域中绘制变化的最佳方法。因为已确认研究区域的原始覆盖范围已进行了连续修改。另一个观察到的方面是，最简单的检测变化的技术CVA被证明是在所检查区域中绘制变化的最佳方法。