@Article{LuizFoEpMaGoBr:2012:EsAmOb,
               author = "Luiz, Alfredo Jos{\'e} Barreto and Formaggio, Antonio Roberto and 
                         Epiphanio, Jos{\'e} Carlos Neves and Mauricio-Arenas, John and 
                         Goltz, Elizabeth and Brand{\~a}o, Daniela",
          affiliation = "Embrapa Meio Ambiente, Caixa Postal 69, CEP 13820\‑000 
                         Jaguari{\'u}na, SP. and {Instituto Nacional de Pesquisas 
                         Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais 
                         (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Estimativa amostral objetiva de {\'a}rea plantada regional, 
                         apoiada em imagens de sensoriamento remoto / Objective sampling 
                         estimation of regional crop area supported by remotely sensed 
                         images",
              journal = "Pesquisa Agropecu{\'a}ria Brasileira",
                 year = "2012",
               volume = "47",
               number = "9",
                pages = "1279--1287",
                month = "Set.",
                 note = "Setores de Atividade: Agricultura, Pecu{\'a}ria e Servi{\c{c}}os 
                         Relacionados, Pesquisa e desenvolvimento cient{\'{\i}}fico.",
             keywords = "Glycine max, erro amostral, estat{\'{\i}}stica 
                         agr{\'{\i}}cola, estratifica{\c{c}}{\~a}o, imagem de 
                         sat{\'e}lite, previs{\~a}o de safras, Glycine max, sampling 
                         error, agricultural statistics, stratification, satellite image, 
                         crop forecasting.",
             abstract = "O objetivo deste trabalho foi desenvolver e avaliar um m{\'e}todo 
                         para estimar a {\'a}rea plantada de soja em escala regional e 
                         calcular o erro estat{\'{\i}}stico associado {\`a} 
                         estima{\c{c}}{\~a}o. O m{\'e}todo (Geosafras), que associa 
                         t{\'e}cnicas de amostragem estat{\'{\i}}stica com 
                         caracter{\'{\i}}sticas das imagens obtidas por sensoriamento 
                         remoto orbital, foi aplicado para obter estimativa amostral 
                         objetiva da {\'a}rea cultivada com soja, na safra de 2005/2006, 
                         no Estado do Rio Grande do Sul. Os munic{\'{\i}}pios produtores 
                         de soja, no RS, foram distribu{\'{\i}}dos em dez estratos, com 
                         base em dados pr{\'e}-existentes de {\'a}rea cultivada com a 
                         cultura. O n{\'u}mero de munic{\'{\i}}pios selecionados, em 
                         cada estrato, seguiu a regra de aloca{\c{c}}{\~a}o de Neyman. Em 
                         cada munic{\'{\i}}pio selecionado, foram aleatorizados pontos 
                         correspondentes aos pixels das imagens, classificados como soja ou 
                         n{\~a}o soja ap{\'o}s visita a campo. A partir dos dados de 
                         3.000 pontos distribu{\'{\i}}dos nos 30 munic{\'{\i}}pios 
                         selecionados, nos dez estratos, foi estimada a {\'a}rea cultivada 
                         com soja no RS, que totalizou 4.069.887 ha, com coeficiente de 
                         varia{\c{c}}{\~a}o (CV) de 3,4%. Esta estimativa foi consistente 
                         com os dados oficiais. O m{\'e}todo amostral objetivo 
                         estratificado, auxiliado por sensoriamento remoto, permite estimar 
                         a {\'a}rea cultivada com soja no Rio Grande do Sul e {\'e} capaz 
                         de quantificar o erro associado {\`a} estimativa realizada. 
                         Abstract The objective of this work was to develop and evaluate a 
                         method for estimating soybean crop area on a regional scale and to 
                         calculate the statistical error associated with the estimate. The 
                         method (Geosafras), which combines statistical sampling techniques 
                         with characteristics of images obtained by orbital remote sensing, 
                         was applied to obtain an objective sampling estimation for soybean 
                         crop area in the 2005/2006 harvest season in the state of Rio 
                         Grande do Sul (RS), Brazil. Soybean-producing municipalities in RS 
                         were distributed into ten strata according to preexisting data on 
                         the area cultivated with the crop. The number of municipalities 
                         selected in each stratum followed Neymans allocation rule. In each 
                         selected municipality, points corresponding to the pixels of 
                         images were randomized and classified as soybean or 
                         non\‑soybean after site visitation. From the data of 3,000 
                         points in the 30 selected municipalities across the ten strata, 
                         soybean crop area in RS was estimated, totaling 4,069,887 ha, with 
                         a coefficient of variation (CV) of 3.4%. This estimate was 
                         consistent with official data. The stratified objective sampling 
                         method, supported by remote sensing, allows for the estimation of 
                         the area cultivated with soybean in the state of Rio Grande do Sul 
                         and is able to quantify the error associated with the calculated 
                         estimate.",
                 issn = "0100-204X",
                label = "lattes: 5954297373850456 3 LuizFoEpMaGoBr:2012:EsAmOb",
             language = "pt",
           targetfile = "13alfredo.pdf",
        urlaccessdate = "30 abr. 2024"
}