Amostragem probabilística estratificada por pontos para estimar a área cultivada com soja

Author:

Adami Marcos1,Rizzi Rodrigo2,Moreira Maurício Alves1,Rudorff Bernardo Friedrich Theodor1,Ferreira Camila Cossetin1

Affiliation:

1. Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

2. Universidade Federal de Pelotas

Abstract

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%.

Publisher

FapUNIFESP (SciELO)

Subject

Agronomy and Crop Science,Animal Science and Zoology

Reference25 articles.

1. Análise da eficiência dos estimadores de expansão direta e de regressão par a áreas cultivadas com café, milho e soja no município de Cornélio Procópio, estado do Paraná;ADAMI M.;Agricultura em São Paulo,2004

2. Expansão direta na estimativa de culturas agrícolas por meio de segmentos regulares;ADAMI M.;Revista Brasileira de Cartografia,2005

3. Painel amostral para estimativa de áreas agrícolas;ADAMI M.;Pesquisa Agropecuária Brasileira,2007

4. SPRING: integrating remote sensing and GIS by object-oriented data modelling;CÂMARA G.;Computers and Graphics,1996

5. The Jackknife, the Bootstrap, and other resampling plans;EFRON B.,1982

Cited by 7 articles. 订阅此论文施引文献 订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3