A longa história de ocupação e devastação da Mata Atlântica resultou na drástica diminuição de sua área, atualmente formada por pequenos arquipélagos de fragmentos florestais. A fragmentação florestal leva a um processo de perda de biodiversidade e homogeneização, principalmente em matrizes urbanas. O sensoriamento remoto e os métodos de análises de imagens digitais formam um conjunto de ferramentas capazes de analisar a homogeneidade desses fragmentos. Dessa forma, o objetivo deste trabalho foi analisar a influência do Raio Espacial, do Raio de Alcance e do Tamanho Mínimo da Região na segmentação de imagens de satélite, através do algoritmo mean-shift, pelo plugin do Orfeo Toolbox no QGIS. A imagem utilizada para análise foi uma composição em falsa-cor de bandas do sensor WPM do satélite CBERS4A, com 2 metros de resolução espacial e 16 bits. Os resultados mostram que o Raio Espacial não apresentou influência significativa, indicando que sua variação não alterou os resultados da segmentação, enquanto o Raio de Alcance e o Tamanho Mínimo da Região apresentaram influências significativas. A baixa variabilidade espectral, que influencia os níveis de intensidade dos pixels, pode indicar a baixa influência da variação do Raio Espacial e a alta influência do parâmetro Raio de Alcance na segmentação.