Analizele privind modificările în utilizarea terenurilor, de obicei, se bazează pe o abordare bazată pe studii de caz pentru a investiga procesele de schimbare peisajelor, așa că a fost considerat că metricii peisagistici reprezintă un instrument adecvat pentru rezumarea modelelor (tiparele – patterns) generale și constatările eterogene între doi ani de referință pentru o arie geografică mică. Peisajele geografice din Republica Moldova se caracterizează de variații semnificative în ultimii ani, din cauza perturbațiilor socio-economice regionale și naționale. Am explorat seturi de date omogene, adoptând o abordare treptată (stepwise approach) pentru selectarea studiilor de caz: Pasul 1, clasificarea categoriilor de terenuri existente pentru anul 2004 conform metodologiei CORINE Land Covery (nivelul II de clasificare); Pasul 2, identificarea și procesarea imaginilor satelitare actuale pentru zona de studiu; Pasul 3, analiza metricii peisagistice (landscape pattern analysis). După o anumită prelucrare prealabilă a imaginilor cu ajutorul softurilor Spectral Discovery for Landsat 8 și ENVI 4.8, am obținut imagini, utilizate pentru a efectua o segmentare automată (clasificare automată supervizată) cu software-ul eCognition 9 Developer 64. Evaluările preliminare au evidențiat o tendință clară de extindere a terenurilor arabile pe contul plantațiilor multianuale, cu o menținere stabilă a suprafețelor cu păduri și pășuni. Nu am găsit modificări semnificative în modelele spațiale peisagistice.

Analysis of land use/cover changes usually is based on a case-study approach in order to investigate landscape modification processes, so it was considered that landscape metrics are an appropriate tool for summing up general patterns and heterogeneous findings between two reference years for a small geographical area. Landscapes in the Republic of Moldova are characterized by significant variations in recent years due to regional and national socio-economic disturbances. We have explored homogeneous datasets by adopting a stepwise approach for case studies selection: Step 1, classification of existing land cover types for 2004 according to the CORINE Land Covery methodology (Level II of classification); Step 2, identification and processing current satellite imagery for the study area; Step 3, Landscape Pattern Analysis. After a certain image processing with Spectral Discovery for Landsat 8 and ENVI 4.8, we have obtained images which are used to perform automatic segmentation (supervised automated classification) with eCognition 9 Developer 64 software. Preliminary assessments have highlighted a clear trend of arable land expansion over multiannual plantations with a stable maintenance of forests and pastures. We have not found significant changes in landscape spatial patterns.