O objetivo deste trabalho foi avaliar, de forma quantitativa, o comportamento da precisão de classificadores multidimensionais, quando são implementadas técnicas para redução da imprecisão provocada por falhas locais nas imagens. O estudo abordou a precisão de classificação de três teorias apresentadas como solução para o problema em questão (a saber: a Teoria dos Pesos Exponenciais, a Teoria do Consenso e a manipulação estatística pelo Teorema do Limite Central) e de um classificador clássico. Foram escolhidas duas imagens do radar de abertura sintética que equipa as aeronaves R-99B do 2º/6º GAv. O trabalho utilizou dados atualizados até agosto de 2004 e iniciou com a apresentação do problema, suas limitações e características. Logo após, foi realizada uma revisão bibliográfica do tema e apresentada a metodologia empregada. Para a avaliação, foi utilizado um método de comparação baseado em índices de precisão calculados a partir da matriz de erro do classificador, que foi construída com base em duas técnicas de amostragem distintas (Amostragem por blocos e Amostragem Estratificada Sistemática Não Alinhada – AESNA). Os resultados obtidos indicaram que a Teoria dos Pesos Exponenciais atende parcialmente aos objetivos propostos, pois apresenta resultados positivos e negativos em comparação com o classificador clássico. A Teoria do Consenso foi refutada, pois seus resultados ficaram aquém dos do classificador clássico. A manipulação estatística apresentou resultados bastante positivos, elevando a precisão relativa do classificador de 16% para valores acima de 70%, constituindo, portanto, uma alternativa viável e eficiente para a solução do problema proposto. Ver menos