Data/hora: 17/05/2024 01:31:31

Biblioteca(s): 	Embrapa Florestas.	
Data corrente: 	06/01/2015	
Data da última atualização: 	29/02/2016	
Autoria: 	SILVA, S. T. da; MELLO, J. M. de; ARCEBI JUNIOR, F. W.; REIS, A. A. dos; RAIMUNDO, M. R.; SILVA, I. L. G.; SCOLFORO, J. R. S.	
Afiliação: 	Sérgio Teixeira da Silva, Universidade Federal de Lavras; José Marcio de Mello, Universidade Federal de Lavras; Fausto Weimar Acerbi Junior, Universidade Federal de Lavras; Aliny Aparecida dos Reis, Universidade Federal de Lavras; Marcel Regis Raimundo, Universidade Federal de Lavras; Iasmim Louriene Gouveia Silva, Universidade Federal de Lavras; José Roberto Soares Scolforo, Universidade Federal de Lavras.	
Título: 	Uso de imagens de sensoriamento remoto para estratificação do cerrado em inventários florestais.	
Ano de publicação: 	2014	
Fonte/Imprenta: 	Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 34, n. 80, p. 337-343, out./dez. 2014.	
DOI: 	10.4336/2014.pfb.34.80.742	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	As imagens de sensoriamento remoto podem ser utilizadas como uma ferramenta auxiliar para o inventário de florestas nativas. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho foi avaliar o processo de estratificação de um fragmento de cerrado com base em técnicas de interpretação visual de imagens e comparar os erros de estimativa de dois desenhos amostrais, a Amostragem Casual Estratificada (ACE) e a Amostragem Sistemática (AS). A área de estudo corresponde a um fragmento de cerrado sensu stricto localizado no município de Papagaios, MG. Os volumes de madeira do cerrado foram obtidos através de um inventário de campo onde 32 unidades amostrais foram medidas sistematicamente. Realizou-se a estratificação da área de estudo utilizando a interpretação visual de uma imagem Landsat 5 TM e os estratos formados foram: ?Estrato I?, ?Estrato II?, ?Estrato III?, água e mata ciliar. Houve redução de 43% no erro do inventário empregando-se os estimadores da ACE, em relação aos estimadores da AS. Concluiu-se que o procedimento de estratificação baseado em interpretação visual de imagens de sensoriamento remoto foi eficiente, produzindo estratos homogêneos e reduzindo os erros do inventário florestal.	
Palavras-Chave: 	Amostragem Casual Estratificada; Amostragem Sistemática; Interpretação visual de imagens; Stratified random sampling; Systematic sampling; Visual image interpretation.	
Thesagro: 	Sensoriamento Remoto.	
Thesaurus Nal: 	remote sensing.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/122871/1/Uso.pdf	
Registro original: 	Embrapa Florestas (CNPF)	
Exemplares: 	CNPF - (53175-1) - UPE - AP - DD -  -  -  - DIS