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Estimativas da área cultivada são importantes para diversas aplicações. Entretanto, como os campos de cultivo são distribuídos irregularmente, os levantamentos agrícolas tornam-se operações complexas e dispendiosas. As imagens de satélite, por possuírem caráter de cobertura abrangente e serem obtidas repetidamente, podem auxiliar no levantamento da área ocupada pelas culturas, municipal ou nacional. Propõe-se um método amostral aleatório simples para a quantificação de áreas de culturas expressivas no município de Ipuã, SP. Com base na interpretação não exaustiva das áreas de soja e milho, de uma imagem Landsat-5, de janeiro de 2000, contabilizaram-se as áreas parciais de soja e de milho como 26,5% e 3% do município respectivamente. Amostraram-se 521 pontos sobre a imagem, aos quais foi atribuída a classe de uso: soja, milho, "não-soja ou milho". Pela simulação de subconjuntos variando de 10 a 500 pontos, e assumindo uma distribuição hipergeométrica, pôde-se avaliar o nível de variabilidade das estimativas em função dos tamanhos de amostras. Para a soja, observou-se que a média de um conjunto de 10 amostras de 250 pontos amostrais superestimava a área medida em 3%. Mostra-se, também, que quando a área cultivada com soja é 35% do município, para um nível de significância de 90% e com 500 pontos amostrais a porcentagem de área estimada é de 31,4% e 38,4% do município. A amostragem, com base na estrutura das imagens de satélite, permite um levantamento ágil e com conhecida precisão da área cultivada com grandes culturas no município. Crop area estimates are important for several applications. However, as the crop fields are irregularly distributed, such surveys become a difficult and expensive operation. Remote sensing satellite images, for having a broad coverage and being obtained continuously, can be very helpful. In this paper a simple sampling method for quantifying the main crops in a municipality level is described. A non-exhaustive interpretation of soybean, corn and "non-corn or non-soybean" was performed on a TM/Landsat-5 image, and a random sampling of 521 pixels was selected. The areas of soybean and corn were 26.5% and 3.0% of the municipality, respectively. By simulating sets varying from 10 to 500 sampling points each, and assuming a hypergeometric distribution, it was possible to evaluate the variability of the estimation as a function of the sampling size. It was observed that for a sampling size of 250 pixels there was an overestimation of 3% for soybean and an underestimation of 1% for corn. It is also shown that when a crop occupies 35% of the municipality, for a significance level of 90%, and for 500 sampling pixels, the estimation results ranges between 31.4% and 38.4% of the municipality area. The sampling based on the satellite image structure allows a fast and fairly precise survey of the more important cultivated crop area of a municipality

Estimativa de áreas agrícolas municipais, utilizando sistema de amostragem simples sobre imagens de satélite