O uso de séries temporais de imagens de satélite é uma técnica promissora para o monitoramento ambiental do bioma Cerrado, que sofre intensa modificação da sua paisagem natural pela expansão de atividades do setor primário e secundário da economia no Brasil. O lançamento de plataformas que disponibilizam produtos gratuitamente subsidia muitos estudos referentes à detecção de mudança das fitofisionomias deste bioma. Neste propósito, o sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), a bordo dos satélites TERRA e AQUA, é um instrumento promissor, fornecendo produtos da superfície terrestre, oceano e atmosfera, com boa resolução espectral, espacial e temporal. O presente trabalho tem o objetivo de identificar as assinaturas temporais das fitofisionomias do bioma Cerrado e áreas antropizadas localizadas na Mesorregião Sul Maranhense e classificá-las pelo método de Mínima Distância Euclidiana, após a elaboração da biblioteca de endmembers das imagens NDVI-MODIS, possibilitada pela análise exploratória do classificador ISODATA, o qual foi comparado com as delimitações vegetacionais e antrópicas dos dados vetoriais fornecidos pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Para a realização de tal objetivo, foi elaborada uma metodologia para tratamento dos ruídos, encontrados nas séries temporais das bandas espectrais do vermelho e infravermelho próximo, no período entre o ano 2000 e 2012, do produto de reflectância da superfície (MOD09Q1). Elas foram filtradas pelo método da mediana, para a eliminação de valores aberrantes, e os ruídos que persistiram foram minimizados pela transformação MNF. Tal procedimento se mostrou eficaz para suavização dos espectros viabilizando um bom resultado para a modificação do produto MOD09Q1 em índice de vegetação. O ISODATA, que gerou 7 classes, possibilitou a identificação das fitofisionomias, áreas antropizadas e a água, na imagem NDVI para a classificação por Mínima Distância Euclidiana. Esta última conseguiu delimitar mais precisamente os alvos. Com resultados satisfatórios, a mínima distância mostra ser um bom método para mapeamentos regionais.