Essa tese apresenta possibilidades de uso do Sensoriamento Remoto (SR) na inclusão de informações ambientais necessárias ao estudo de algumas doenças endêmicas transmissíveis brasileiras, utilizando como estudo de caso a incidência da leishmaniose visceral em Teresina. Foi traçado o perfil ambiental de diversas endemias, abrindo caminho para o uso dessa tecnologia na identificação de áreas potenciais de risco. O resultado de uma revisão bibliográfica sistemática, de 1996 a 2002, com informações sobre a doença, o lugar de ocorrência e o sensor/satélite utilizado é apresentado. Uma cena Landsat-5 TM, bandas 3, 4 e 5, de 1991, contendo a região de estudo foi processada utilizando quatro metodologias diferentes de classificação com a finalidade de determinar a que melhor identificasse alguns padrões de uso do solo relacionados à endemia. Os classificadores Bhattacharya e Isoseg passaram por um processo de segmentação utilizando como parâmetro de similaridade 12 e de área mínima 50. Os classificadores supervisionados, Maxver e Bhattacharya, tiveram melhor desempenho em relação aos não supervisionados, Isoseg e Kmedias. O resultado das classificações supervisionadas foi consolidado em indicadores de presença nos setores censitários, originando variáveis explicativas ambientais usadas em modelos aditivos generalizados mistos, baseados em inferência bayesiana.

Foram estimados os seguintes modelos:

apenas com suavização espacial, apenas com variáveis sócio-econômicas, utilizando os resultados da classificação Maxver, com resultados da classificação Bhattacharya, e modelos com o resultado dessas classificações acrescido das variáveis sócio econômicas. O resultado apontou que as variáveis sócio-econômicas têm maior impacto que as variáveis ambientais estudadas, e entre os modelos apenas ambientais no classificador Bhattacharya mostram maior efeito. Esse trabalho mostrou que é possível adicionar variáveis de contexto ambiental aos modelos de regressão e é uma contribuição inicial ao conhecimento mais profundo do processo endemia-ambiente utilizando sensoriamento remoto.