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A mudança do uso/ocupação do solo evoca a fragilidade dos ecossistemas naturais terrestres face à ação antrópica. As recentes metodologias de análise e utilização de modelos preditivos de machine learning nas áreas dos sistemas de informação geográfica, permitem-nos retratar, monitorizar e quantificar mudanças do uso/ocupação solo, avaliando o passado, presente e potencial futuro de fenómenos de índole espacial. A Ilha da Madeira, integrante da região biogeográfica, macaronésia, possui uma vegetação natural rica. Sendo a sua floresta Laurissilva património mundial, devido ao seu valor excecional universal. A produção de informação e análise, relacionada com crescimento urbano e áreas sujeitas à ação antrópica, reveste-se de especial interesse, por forma a avaliar os distúrbios decorrentes na paisagem sobre as áreas naturais, prospetando mecanismos estratégicos de planeamento de mitigação dos seus efeitos. Tendo por base os dados da Corine Land Cover para os anos de 1990, 2000, 2006 e 2012, é explorado quantitativamente a percentagem das áreas de mudança, os ganhos e perdas, os seus principais fatores explicativos das tendências espaciais de transição, classe nível 2. As áreas artificializadas obtiveram um ganho de 36%, um aumento de 41 km², sendo a áreas agrícolas com cultura permanente o principal contribuidor deste ganho com 48%, seguindo-se áreas agrícolas heterogéneas com 22%, a pastorícia com 6% e floresta com 2% de contribuição. As áreas artificializadas tiveram um maior crescimento no período 1990 a 2000, com 31%, e 6% de 2000 para 2006, tendo o último período de análise, 0,5% de crescimento. Por forma a desenvolver uma análise de mudanças futuras, é necessário definir um modelo de transição dos distúrbios da ação antrópica. Baseando-se em variáveis empíricas explicativas destas mudanças. Devido à inexistência de alguns dados, foi utilizado o software ArcGIS Map 10.5 para processar e exportar para o software Terrset, esta informação. Sendo as variáveis no modelo: a distância aos centros urbanos; a distância à rede viária (extraída a partir do Open Street Map); distância às áreas de distúrbio iniciais; a elevação e o declive. O Perceptron multicamadas técnica de machinelearning, é aplicado de modo a verificar a probabilidade de transições ocorrerem, aferindo o nível de influência das variáveis explicativas escolhidas e procedendo à avaliação e validação do modelo utilizado. As potenciais mudanças do uso/ocupação do solo para o ano de 2040, é desenvolvida com a utilização do modelo Markov Chain, com dois principais cenários da ocupação e uso do solo, primeiro sem constrangimentos e outro criando um cenário considerando as áreas que contenham caráter especial e legal de proteção, tais como: áreas de reserva natural e parques naturais. Este estudo constitui um importante recurso no reconhecimento e na análise e avaliação espacial da pressão antrópica sobre os ecossistemas naturais, permitindo futura investigação, no que concerne aos impactes resultantes.