O objetivo deste trabalho foi avaliar a utilização de interpoladores geoestatísticos e imagens de sensoriamento remoto, para a estratificação de povoamentos de Eucalyptus sp. em idade de corte. As estimativas da amostragem casual estratificada foram comparadas às estimativas da amostragem sistemática quanto à variável volume de madeira. A área de estudo correspondeu a um povoamento clonal de Eucalyptus sp. no Município de Lagoa Grande, MG. O inventário florestal foi realizado em 2011, em quatro situações de amostragem e diferentes números de parcelas. A estratificação da área foi feita por meio de krigagem da área basal (variável principal), da reflectância na banda TM5 (variável auxiliar) obtida em uma imagem Landsat 5 TM e com base na cokrigagem dessas variáveis. A área basal e a reflectância na banda TM5 apresentaram estrutura de dependência espacial. A estratificação reduziu o erro de amostragem em até 40%, em comparação ao erro da amostragem sistemática. As imagens de sensoriamento remoto e os interpoladores geoestatísticos krigagem e cokrigagem são eficientes na definição dos estratos em povoamentos de Eucalyptus sp., em decorrência da maior precisão dos estimadores da amostragem casual estratificada, que permitem estimativas volumétricas mais precisas do inventário florestal do que os da amostragem sistemática.The objective of this work was to evaluate the use of geostatistical interpolators and remote sensing images for the stratification of Eucalyptus sp. stands, at harvesting age. Estimates by stratified random sampling and systematic sampling were compared for the timber volume variable. The study area was a clonal plantation of Eucalyptus sp. in the municipality of Lagoa Grande, in the state of Minas Gerais, Brazil. The forest inventory was performed in 2011, considering four sampling situations and different plot numbers. The area stratification was carried out based on kriging of the basal area (target variable), on the reflectance values in the TM5 band (auxiliary variable) extracted from a Landsat 5 TM image, and on the cokriging of these variables. Basal area and reflectance in the TM5 band showed a spatial dependence structure. Stratification reduced the sampling error up to 40%, in comparison with that generated from systematic sampling. Remote sensing images and kriging and cokriging interpolators are efficient to define the strata in Eucalyptus sp. stands, as a consequence of the higher precision of the stratified random sampling estimators, which allow more precise volume estimates of the forest inventory than those of systematic sampling
