Data/hora: 04/06/2024 03:43:16

Biblioteca(s): 	Embrapa Unidades Centrais.	
Data corrente: 	23/08/2010	
Data da última atualização: 	30/04/2018	
Autoria: 	ADAMI, M.; RIZZI, R.; MOREIRA, M. A.; RUDORFF, B. F. T.; FERREIRA, C. C.	
Afiliação: 	Marcos Adami, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais; Rodrigo Rizzi, Universidade Federal de Pelotas; Maurício Alves Moreira, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais; Bernardo Friedrich Theodor Rudorff, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais; Camila Cossetin Ferreira, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.	
Título: 	Amostragem probabilística estratificada por pontos para estimar a área cultivada com soja.	
Ano de publicação: 	2010	
Fonte/Imprenta: 	Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 45, n. 6, p. 585-592, jun. 2010	
Idioma: 	Português	
Notas: 	Título em inglês: Probabilistic stratified point sampling to estimate soybean crop area.	
Conteúdo: 	O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de um modelo probabilístico de amostragem estratificada por pontos, e definir um tamanho de amostra adequado para estimar a área cultivada com soja no Rio Grande do Sul. A área foi estratificada de acordo com a percentagem de soja cultivada em cada município do estado: menor que 20, de 20 a 40 e maior que 40%. Foram avaliadas estimativas obtidas por meio de seis tamanhos de amostras, resultantes da combinação de três níveis de significância (10, 5 e 1%) e dois valores de erro amostral (5 e 2,5%). Para cada tamanho de amostra, foram realizados 400 sorteios aleatórios. As estimativas foram avaliadas com base na área de soja obtida de um mapa temático de referência proveniente de uma cuidadosa classificação automática e visual de imagens multitemporais dos satélites TM/Landsat-5 e ETM+/Landsat-7 disponível para a safra 2000/2001. A área de soja no Rio Grande do Sul pode ser estimada por meio de um modelo de amostragem probabilística estratificada por pontos, sendo que a melhor estimativa é obtida para o maior tamanho amostral (1.990 pontos), com diferença de apenas -0,14% em relação à estimativa do mapa de referência e um coeficiente de variação de 6,98%.	
Palavras-Chave: 	Modelagem; Multitemporal images; Satellite image; Sistemas de informação geográfica.	
Thesagro: 	Estatística agrícola; Glycine max; Sensoriamento remoto.	
Thesaurus Nal: 	Agricultural statistics; Geographic information systems; Models.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/105874/1/Amostragem.pdf	
Registro original: 	Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE)	
Exemplares: 	AI-SEDE - (48192-1) - UPE - AP - PP - 630.72081 - P474 -  - DIS