Probabilistic stratified point sampling to estimate soybean crop area

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%.The objective of this work was to evaluate the performance of a probabilistic sampling model stratified by points and to define an appropriate sample size to estimate the cultivated soybean area in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. The area was stratified according to the percentage of soybean cultivated in each state municipality: less than 20, from 20 to 40 and more than 40%. Estimates were evaluated based on six sample sizes, resulting from the combination of three significance levels (10, 5 and 1%) and two sampling errors (5 and 2,5%), choosing 400 random samples for each sample size. The estimates were compared to a reference soybean thematic map available for the crop year 2000/2001 that was derived from a careful automatic and visual classification of multitemporal TM/Landsat-5 and ETM+/Landsat-7 images. The soybean area in Rio Grande do Sul State can be estimated through a probabilistic sampling model stratified by points with best estimates obtained for the largest sample size (1,990 points), which differed -0.14% in relation to the estimate of the reference map and had a coefficient of variation of 6.98%

MODELAGEM HIDRO-METEOCEANOGRÁFICA PARA VIAS FLUVIAIS E PORTOS - PREHVIA

Apesar do grande potencial para o transporte aquaviário no Brasil, este modal ainda é pouco explorado. No entanto sua utilização para transporte de cargas, dados seus diferenciais competitivos (como menores custo e impactos ambientais, maior segurança e concentração de cargas), tem aumentado. Os recentes avanços da ciência, capacidade observacional e computacional no desenvolvimento de previsões ambientais mais confiáveis podem auxiliar no suporte à decisão e planejamento de operações ao longo de hidrovias e portos. Está sendo desenvolvida uma ferramenta de suporte ao planejamento e logística da navegação interior: PreHvia – Previsão Hidro-meteoceanográfica das vias fluviais e portos. Esta ferramenta web trará informações de previsão meteorológica e climática, assim como de vazão e cotas dos rios, e de altura d’água, corrente e onda na região próxima aos portos. Até o presente momento, o desenvolvimento da ferramenta é focado na região Amazônica, em especial para a hidrovia Tapajós-Amazonas e portos do Arquipélago da Ilha do Marajó, mas visiona a expansão para as demais hidrovias e portos brasileiros. Esse artigo discute as diversas metodologias e modelos numéricos, que estão sendo desenvolvidos e validados para previsões de tempo, clima, hidrológicas, hidrodinâmicas e oceânicas, assim como os resultados preliminares, dificuldades encontradas,  os próximos passos e oportunidades para desenvolvimentos futuros. A ferramenta PreHvia é formada por quatro módulos principais: com modelos atmosférico e climático regionais, modelo hidrológico da bacia do Tapajós-Amazonas, modelo hidrodinâmico do Arquipélago de Marajó e modelo de ondas da região costeira e do Arquipélago de Marajó. Os diferentes modelos são acoplados formando um sistema de previsão de variáveis ambientais para os próximos dias, além do monitoramento e de uma climatologia e estatísticas que irão permitir o planejamento a longo prazo. A ferramenta fornecerá informações essenciais para um bom planejamento e operações eficientes, com maior segurança e menor riscos nas hidrovias e portos do país

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

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MODELAGEM HIDRO-METEOCEANOGRÁFICA PARA VIAS FLUVIAIS E PORTOS - PREHVIA

Apesar do grande potencial para o transporte aquaviário no Brasil, este modal ainda é pouco explorado. No entanto sua utilização para transporte de cargas, dados seus diferenciais competitivos (como menores custo e impactos ambientais, maior segurança e concentração de cargas), tem aumentado. Os recentes avanços da ciência, capacidade observacional e computacional no desenvolvimento de previsões ambientais mais confiáveis podem auxiliar no suporte à decisão e planejamento de operações ao longo de hidrovias e portos. Está sendo desenvolvida uma ferramenta de suporte ao planejamento e logística da navegação interior: PreHvia – Previsão Hidro-meteoceanográfica das vias fluviais e portos. Esta ferramenta web trará informações de previsão meteorológica e climática, assim como de vazão e cotas dos rios, e de altura d’água, corrente e onda na região próxima aos portos. Até o presente momento, o desenvolvimento da ferramenta é focado na região Amazônica, em especial para a hidrovia Tapajós-Amazonas e portos do Arquipélago da Ilha do Marajó, mas visiona a expansão para as demais hidrovias e portos brasileiros. Esse artigo discute as diversas metodologias e modelos numéricos, que estão sendo desenvolvidos e validados para previsões de tempo, clima, hidrológicas, hidrodinâmicas e oceânicas, assim como os resultados preliminares, dificuldades encontradas,  os próximos passos e oportunidades para desenvolvimentos futuros. A ferramenta PreHvia é formada por quatro módulos principais: com modelos atmosférico e climático regionais, modelo hidrológico da bacia do Tapajós-Amazonas, modelo hidrodinâmico do Arquipélago de Marajó e modelo de ondas da região costeira e do Arquipélago de Marajó. Os diferentes modelos são acoplados formando um sistema de previsão de variáveis ambientais para os próximos dias, além do monitoramento e de uma climatologia e estatísticas que irão permitir o planejamento a longo prazo. A ferramenta fornecerá informações essenciais para um bom planejamento e operações eficientes, com maior segurança e menor riscos nas hidrovias e portos do país

Amostragem probabilística estratificada por pontos para estimar a área cultivada com soja Probabilistic stratified point sampling to estimate soybean crop area

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%.<br>The objective of this work was to evaluate the performance of a probabilistic sampling model stratified by points and to define an appropriate sample size to estimate the cultivated soybean area in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. The area was stratified according to the percentage of soybean cultivated in each state municipality: less than 20, from 20 to 40 and more than 40%. Estimates were evaluated based on six sample sizes, resulting from the combination of three significance levels (10, 5 and 1%) and two sampling errors (5 and 2,5%), choosing 400 random samples for each sample size. The estimates were compared to a reference soybean thematic map available for the crop year 2000/2001 that was derived from a careful automatic and visual classification of multitemporal TM/Landsat-5 and ETM+/Landsat-7 images. The soybean area in Rio Grande do Sul State can be estimated through a probabilistic sampling model stratified by points with best estimates obtained for the largest sample size (1,990 points), which differed -0.14% in relation to the estimate of the reference map and had a coefficient of variation of 6.98%