02231naa a2200301 a 450000100080000000500110000800800410001902400360006010000200009624501270011626000090024352012300025265000190148265000250150165300360152665300280156265300380159065300310162865300240165965300320168370000200171570000250173570000200176070000200178070000200180070000230182077300860184320043942016-02-29       2014    bl uuuu     u00u1 u    #d7 a10.4336/2014.pfb.34.80.7422DOI1 aSILVA, S. T. da  aUso de imagens de sensoriamento remoto para estratificação do cerrado em inventários florestais.h[electronic resource]  c2014  aAs 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.  aremote sensing  aSensoriamento Remoto  aAmostragem Casual Estratificada  aAmostragem Sistemática  aInterpretação visual de imagens  aStratified random sampling  aSystematic sampling  aVisual image interpretation1 aMELLO, J. M. de1 aARCEBI JUNIOR, F. W.1 aREIS, A. A. dos1 aRAIMUNDO, M. R.1 aSILVA, I. L. G.1 aSCOLFORO, J. R. S.  tPesquisa Florestal Brasileira, Colombogv. 34, n. 80, p. 337-343, out./dez. 2014.