Aula 1 - Class. dos Inventários florestais

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Disciplina: Inventário Florestal
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Aula - Classificação dos Inventários Florestais
Importância dos Inventários Florestais
Segundo os últimos levantamentos do Serviço Florestal Brasileiro, o Brasil possui aproximadamente 463 milhões de hectares de florestas (54,4% do seu território), sendo 456 milhões de hectares de florestas naturais e 7,2 milhões de hectares de florestas plantadas.
Estes recursos florestais, tanto de florestas naturais ou plantadas, possuem as funções de produção e proteção e a realização de um inventário florestal torna-se uma importante ferramenta para fornecer, aos tomadores de decisões, informações confiáveis para melhor conservar ou manejar estes recursos.
Conceito
Inventário Florestal é a atividade que visa avaliar quantitativa e qualitativamente os recursos florestais de uma determinada área, aplicando os fundamentos da teoria da amostragem para que os resultados tenham representatividade amostral e validade estatística.
Tipos de Inventário Florestal
Existem vários tipos de inventário, os quais são normalmente definidos pelos seus objetivos. Entre os mais comuns, citam-se:
Inventário Pré-corte: realizado antes da exploração, com alta intensidade de amostragem.
Inventário florestal convencional: realizado para a obtenção do estoque de volume da madeira.
Inventário Florestal Contínuo: realizado com o objetivo de verificar as mudanças ocorridas em uma floresta, em determinado período de tempo.
Inventário para planos de manejo: realizado com alto grau de detalhamento, chegando às estimativas por classe de diâmetro, por espécie.
Inventário de sobrevivência: realizado após o plantio, com o objetivo de verificar o percentual de falhas/sobrevivência das mudas no campo.
Inventário de resíduos: realizado após a colheita, com o objetivo de quantificar e qualificar o resíduo deixado no campo.
Classificação
Os inventários florestais são classificados quanto aos:
Objetivos 
Estratégico - tem a finalidade de instruir o planejamento de políticas de desenvolvimento e conservação no setor público, ou privado, são realizados para planejamentos de longo prazo e instalação de novos empreendimentos (Exemplo: Inventário Florestal Nacional, Inventários Estaduais ou Municipais)
Tático - realizados para atender demandas técnicas específicas. (Exemplo: Inventários realizados por empresas florestais)
Abrangência
Nacional - realizados geralmente pelo poder público, tem cunho estratégico.
Regional - realizados geralmente pelo poder público, tem cunho estratégico.
Áreas específicas - realizados pelas empresas privadas em florestas menores, tem cunho tático.
Obtenção dos dados
Censo - obtêm-se os valores reais ou parâmetros da população inventariada. É feito por exigência legal (Exemplo: Planos de Manejo Florestal na Floresta Amazônica), pelo valor econômico, científico ou cultural muito elevado de uma floresta ou no caso de uma área de dimensões diminutas que não se ajusta bem à aplicação de técnicas de amostragem.
Amostragem - é a mais freqüentemente utilizada. Medem-se amostras, onde se obtêm estimativas dos parâmetros da população através de inferência estatística. Permite redução de custo e tempo quando comparado a realização de um censo.
Informações secundárias - como, por exemplo, tabelas de produção ou outras fontes secundárias.
Abordagem da população no tempo
Uma ocasião ou temporários - tem a finalidade de obter um retrato momentâneo da floresta, sem se preocupar com a sua dinâmica ou mudança (Exemplo: inventário de uma área que terá a vegetação natural suprimida, área de corte raso em plantios florestais).
Múltiplas ocasiões ou contínuos - são realizados para avaliar modificações que ocorrem na floresta ao longo do tempo (Exemplo: avaliação da dinâmica florestal, obtenção de dados para prognose do crescimento e produção de uma floresta e planejamento a logo prazo em empresas florestais).
Detalhamento dos resultados
Exploratórios - tem o objetivo de avaliar a cobertura florestal de determinada região ou localização e caracterizar os tipos florestais existentes dentro de uma visão estratégica e panorâmica, sem adentrar nos detalhes e no rigor em termos de precisão (Exemplo: Inventário realizado pelo projeto Radam-Brasil).
Reconhecimento - tem o objetivo de fazer uma prospecção de caráter estratégico-tático, são realizados em áreas de porte médio. Exigem menores preocupações com detalhamento e controle de precisão, mas devem fornecer uma base confiável de informações, satisfazendo as necessidades para tomada de decisões e planejamento.
Detalhados – tem o objetivo de fornecer informações sobre o volume de madeira, sortimentos de madeira, incremento, tipo florestal, distribuição das árvores por classe de diâmetro, classes de qualidade de fuste e copa, danos causados por agentes diversos, entre outros. Geralmente são realizados em áreas menores. Nesse tipo de inventário, a coleta dos dados pode gerar informações sobre quantidade, qualidade, produtividade e potencial de determinada área florestal. Geralmente esse tipo de inventário atende demandas do setor empresarial.
Teoria da Amostragem
No mundo atual, a maioria das decisões humanas é tomada a partir da análise ou estudo de uma parte, apenas, do todo que envolve o problema, ou seja, por amostragem. Assim, o médico pode diagnosticar uma enfermidade analisando algumas gotas de sangue, ou pequena porção do tecido afetado do doente; os indicadores sócio-econômicos, tais como o custo de vida, inflação, etc., são obtidos a partir do levantamento periódico dos preços de um conjunto de itens que representam as necessidades básicas da população, realizado em locais selecionados como representativos do país. Do mesmo modo, a chance de um candidato no pleito eleitoral pode ser prevista e acompanhada através de entrevistas realizadas com um pequeno percentual dos eleitores. Uma dona de casa pode julgar a qualidade de um lote de melancias vendidas na feira, provando um pequeno pedaço que o feirante lhe oferece, ou pelo som que emitem ao serem tocadas com o dedo.
Em qualquer dos casos, espera-se que as gotas de sangue ou fragmento de tecido, os preços do conjunto de itens, a opinião dos eleitores entrevistados e o pedaço de melancia retratem uma imagem fiel da população que representam.
Na indústria, no comércio, na ciência e de modo especial na Engenharia Florestal, os julgamentos conclusivos e tomada de decisões baseadas em conhecimentos e informações obtidos por amostragem são extremamente comuns.
Em muitos casos, a completa enumeração ou censo pode ser impossível devido ao caráter destrutivo da análise ou teste. E o que acontece, por exemplo, no teste de germinação de um lote de sementes, no ensaio de resistência à tensão das madeiras a serem utilizadas em uma ponte, no teste de resistência à ruptura do papel a ser empregado em um livro, etc.
Em outras situações, a enumeração total é infactível. E o caso da avaliação da qualidade do ar, da qualidade da água que abastece uma cidade, da determinação do peso de peixes existente em um rio, etc.
Como as populações florestais são geralmente extensas, de difícil acesso e com freqüência necessitam serem inventariadas em curto espaço de tempo, a realização de inventários florestais está intimamente vinculada á teoria de amostragem. E por isto que a maioria dos inventários florestais executados no mundo inteiro é realizada com base em procedimentos estatísticos de amostragem.
Conceitos Básicos
Os conceitos principais utilizados na teoria estatística de amostragem são os seguintes:
Censo e amostragem
Censo ou completa enumeração é a abordagem exaustiva ou de 100% dos indivíduos da população. A completa numeração reproduz exatamente todas as características da população, ou seja, fornece os seus parâmetros, valores reais ou verdadeiros.
As populações florestais são geralmente extensas e uma abordagem exaustiva ou de 100% dos seus indivíduos demanda muitotempo e alto custo para sua realização.
Amostragem, conforme HUSCH, MILLER & BEERS (1982), consiste em observar uma porção da população (floresta e suas características) para obter estimativas representativas do todo. O grupo de unidades amostrais escolhidas para as observações e medições constitui a amostra.
O objetivo da amostragem é fazer inferências corretas sobre a população, as quais são evidenciadas se a parte selecionada, que é a população amostral, constitui-se de uma representação verdadeira da população objeto (LOETSCH & HALLER, 1973).
A amostragem, de um modo geral, proporciona as informações desejadas a um custo menor que a enumeração total. Estas Informações podem ser, inclusive, mais confiáveis que as obtidas através do censo, pelas seguintes razões: ao se observar uma parte apenas da população pode-se dispor de mais tempo e recursos financeiros, para realizar as medições com maior cuidado, adquirir instrumentos de melhor qualidade e utilizar pessoal melhor treinado. Além disso, como os dados da amostra podem ser coletados e processados em menor tempo, as informações obtidas podem ser mais oportunas.
A teoria de amostragem evoluiu nas últimas décadas, permitindo que a medição de uma parte da população apenas, possibilitasse inferir sobre o todo com a precisão desejada, a um custo mínimo, em curto espaço de tempo e com uma probabilidade de confiança fixada.
População
A população pode ser definida como um conjunto de seres da mesma natureza, que ocupam um determinado espaço em um determinado tempo.
SUKHATME et al. (1984) conceituam população como um grupo de unidades definidas de acordo com os objetivos do levantamento.
É importante identificar a população como um agregado de valores unitários, onde a unidade é o espaço sobre o qual se faz a observação e o valor, o atribuo avaliado nesse espaço.
LOETSCH & HALLER (1973) afirmam que uma população, no sentido estatístico, apresenta duas características essenciais:
a) Os indivíduos da população são da mesma natureza
Esta condição e facilmente demonstrada pelo exemplo de uma floresta que, para propósito de inventário, foi dividida em pequenas unidades de área. Neste caso, a característica que identifica os indivíduos e o tamanho uniforme das unidades. Por outro lado, a população pode ser composta de arvores como indivíduos. A identificação, neste caso, é a árvore ou árvores de certas espécies.
b) Os indivíduos da população diferem com respeito a uma característica típica, ou atributo chamado variável
Árvores, como indivíduos da população, têm um número de características que são importantes do ponto de vista do inventário, sobre as quais são coletadas as informações desejadas. Tais características são o diâmetro à altura do peito os vários tipos de altura, volume, incrementos, a idade, as espécies, a qualidade da madeira, etc.
A condição de que os indivíduos da população, estatisticamente, diferem somente em uma característica, determina que populações compostas de árvores como indivíduos, podem ser consideradas como populações estatisticamente diferentes, as quais são distinguidas pelas variáveis escolhidas, como espécies, diâmetro, altura do tronco, etc
Se o tamanho das unidades de área utilizadas para dividir a área florestal varia, obtém-se populações diferentes, as quais são caracterizadas pelo volume por parcela de 0,04ha, ou 0,1ha, ou 0.25 ha, etc.
A figura 2.1 mostra um exemplo de uma população com forma quadrada, composta por (N) unidades amostrais também quadradas, da qual foi extraída uma amostra de (n) unidades.
Figura 2.1: Organização estrutural de uma população, amostra e unidade amostral.
Amostra
A amostra pode ser definida como uma parte da população, constituída de indivíduos que apresentam características comuns que identificam a população a que pertencem.
E necessário garantir que a amostra seja representativa da população. Isso significa que, exceto pequenas discrepâncias inerentes à aleatoriedade presente no processo de amostragem, a amostra deve possuir as mesmas características básicas da população, no que se refere a variável a ser estimada (COSTA NETO, 1977).
No caso de populações homogéneas, o processo de seleção das unidades não exige maiores cuidados. Porém, na área florestal depara-se, em geral, com populações não homogêneas ou similares e, por isso, o processo de seleção adquire importância e decide o grau para o qual a amostra é representativa da população. Duas condições principais devem ser observadas na seleção de uma amostra.
a) A seleção deve ser um processo inconsciente
Processo inconsciente significa independente de influências subjetivas, desejos e preferências próprias do subconsciente. Quem se depara com o problema de selecionar árvores, parcelas, ou talhões representativos de uma floresta, conhece a dificuldade de cumprir esta condição.
b) Indivíduos inconvenientes não podem ser substituídos
Esta condição é muitas vezes violada nos levantamentos florestais. Um exemplo comum e a distribuição das parcelas amostrais somente nas partes acessíveis da área amostrada. Outro exemplo é a medição das alturas somente das árvores perfeitamente visíveis.
Ambas as condições somente podem ser cumpridas, se a seleção for realizada de forma inteiramente aleatória. O processo pode ser manual ou mecânico, desde que o princípio de aleatorização seja rigorosamente observado e qualquer tendenciosidade seja eliminada.
O fato de uma estimativa estar livre de tendência, não significa que seu valor deva ser igual ao do parâmetro correspondente da população. Mesmo com um rigoroso método de seleção, a amostra pode não ser uma descrição exata de toda a população.
Unidade amostral
A unidade amostral é o espaço físico sobre o qual são observadas e medidas as características quantitativas e qualitativas da população.
As unidades amostrais, em inventários florestais, podem ser constituídas por parcelas de área fixa - em geral com forma circular, ou quadrada, ou retangular, ou faixas, ou pontos amostrais, ou árvores individuais.
Intensidade de amostragem
A intensidade de amostragem ou fração de amostragem, conforme CHACKO (1965), é a razão entre o número de unidades da amostra (n) e o número total de unidades da população (N), ou seja:
 	(1)
Também, pode ser expressa pela razão entre a área amostrada (a) e a área total da população (A). Assim, se em uma população de 750 ha for tomada uma amostra composta por 67 unidades de 0,1 ha, a intensidade de amostragem percentual resulta:
O tamanho da amostra (n) pode ser determinado através de dois procedimentos principais: 
Em função da variabilidade da população, do erro de amostragem admitido e da probabilidade de confiança fixados; 
Em função do tempo e recursos disponíveis para a execução do inventário.
Tamanho da amostra em função da variância da população, precisão requerida e confiabilidade fixada
Este é o procedimento normal e desejável em um inventário florestal. A intensidade de amostragem é uma função da variabilidade do volume da floresta, do erro de amostragem máximo admitido para as estimativas e da probabilidade de confiança fixada para as mesmas.
Nessas condições, o tamanho da amostra pode ser derivado da expressão da variância da média, que é dada por:
 	(2) 
 onde:
	estimativa da variância da média – precisão;
 	 estimativa da variância – variabilidade;
 número de unidades amostradas - tamanho da amostra;
 fração de amostragem.
Como o tamanho da amostra é determinado para um nível de probabilidade fixado, agrega-se o valor de (t) à expressão, como segue:
 
Isola-se (n) através das seguintes operações:
 
 
 
 
 
 			(3)
Considerando que o erro de amostragem admitido é expresso por 
finalmente, tem-se a fórmula genérica:
 		(4)
Comumente, o erro de amostragem é admitido no inventário a partir de um limite percentual da média estimada, ou seja:
 		(5)
onde:
 limite do erro de amostragem admitido 
média estimada.
Em geral, o erro de amostragem admitidoé fixado simplesmente por:
	 			(6)
deixando o valor da probabilidade (t) de Student implícito no limite do erro, para fixá-lo diretamente na probabilidade de 95%.
Observa-se na expressão (4) que, para um erro de amostragem fixado, a intensidade de amostragem cresce com a variabilidade da população e com a probabilidade de confiança; por outro lado, para uma dada variabilidade e probabilidade de confiança, a intensidade de amostragem cresce com a redução do erro de amostragem admitido, ou seja, com o aumento da precisão. Neste procedimento, a intensidade de amostragem é calculada considerando-se que não há nenhuma limitação de tempo ou recursos para a realização do inventário.
Para fazer o cálculo do número ideal de unidades amostrais é necessário saber se a população é finita ou infinita. A definição ou diferença estatística de população finita e infinita é feita pelo fator de correção (1-f) aplicado sobre algumas estimativas. Desse modo, se:
(1-f) ≥ 0,98 a população é considerada infinita.
(1-f) < 0,98 a população é considerada finita.
Quando a população é considerada infinita, o fator de correção pode ser desprezado, tanto no cálculo da intensidade amostral, como no cálculo de algumas estimativas, que levam em consideração o fator de correção.
Desta forma, o tamanho da amostra que define a intensidade amostral é calculada em função da variância ou do coeficiente de variação com base na expressão (4) usando as seguinte fórmulas:
Em função da variância
Populações finitas
Onde:
;
 LE = limite de erro admitido no inventário.
Populações infinitas
Em função do coeficiente de variação
Populações finitas
Populações infinitas
Intensidade em função do tempo e recursos disponíveis
Em muitos inventários florestais, a intensidade de amostragem é fixada em função do tempo disponível para sua realização, ou pelos recursos financeiros, humanos e materiais existentes.
Nestas condições, a intensidade de amostragem é uma decorrência da quantidade de trabalho que pode ser realizado em determinado tempo, ou com os recursos colocados à disposição. Com isso, não é possível fixar o erro de amostragem requerido para as estimativas do inventário. O erro resultante será maior ou menor, dependendo das características da floresta.
Segundo HUSCH, MILLER & BEERS (1982), se os recursos financeiros forem limitados, a intensidade de amostragem pode ser calculada através da equação de custos, tomando-se as estimativas dos custos fixos e por unidade amostral determinadas no orçamento do inventário, como segue:
	 		(2.7)
onde:
custo total do inventário;
custos fixos de planejamento, equipamentos, análise, e elaboração do relatório;
 custo médio por unidade amostral;
 número de unidades amostradas.
Portanto, o número de unidades que pode ser levantado no inventário, com os recursos financeiros disponíveis, é dado por:
 			(2.8)
Caso existam informações preliminares sobre a média e variância da floresta em estudo, pode-se estimar a precisão a ser obtida com essa intensidade de amostragem.
Erro de amostragem
O erro de amostragem é dado pela diferença entre a média estimada na amostra e a média paramétrica da população, ou seja:
 				(2.9)
onde:
 erro de amostragem;
 média paramétrica;
 média estimada na amostra.
Em um inventário florestal ocorrem dois tipos principais de erros, conhecidos como erros amostrais e erros não-amostrais. A soma destes dois tipos de erros determina o erro total da estimativa.
Erros amostrais
Os erros amostrais decorrem do processo de amostragem e são devidos a parte da população que deixou de ser amostrada.
Considerando-se nulos os erros não-amostrais, a diferença entre a média estimada () e a média real da população () é estimada pelo erro padrão da média. O erro padrão expressa o tamanho esperado do erro de amostragem, em geral, apresentado como uma percentagem da média estimada e por isto chamado de erro de amostragem percentual.
No planejamento de um inventário florestal, uma das decisões importantes é a precisão desejada para as estimativas. Esta precisão desejada é, geralmente, expressa pelo erro de amostragem máximo admitido, em percentagem. Assim, quanto menor o erro padrão da média, maior a precisão.
O erro de amostragem de um inventário florestal depende do tamanho da amostra, da variabilidade das unidades amostrais e do procedimento de amostragem usado.
Erros não-amostrais
Os erros não-amostrais podem ser originados por inúmeras causas, tais como, negligência na marcação das unidades amostrais, erros de medições causadas pelo operador ou instrumentos, erros de registro das observações, erros de processamento etc.
Esses erros não são relacionados com o processo de amostragem e podem ocorrer tanto nos inventários realizados por enumeração total, como por amostragem.
Os erros não-amostrais contribuem significativamente para a magnitude do erro total do inventário, podendo, inclusive, serem maiores que os erros de amostragem (HUSCH, MILLER & BEERS, 1972).
Com freqüência, a exatidão de um inventário é indicada somente pela magnitude do erro padrão da média, sem considerar os erros não-amostrais, mesmo porque não existe uma fórmula matemática capaz de avaliar sua grandeza. A única maneira de se controlar e avaliar a grandeza dos erros não-amostrais é estabelecer uma supervisão e conferência efetivas de todas as fases do inventário.
De qualquer modo, devem ser tomadas as precauções necessárias para minimizar as possibilidades de ocorrência desses erros, haja vista que, quando ocorrem, é dificil detectá-los e eliminá-los.
Precisão e acuracidade
A precisão de um inventário florestal, realizado através de amostragem, é indicada pelo erro padrão da estimativa, sem considerar a magnitude dos erros não-amostrais. Refere-se ao tamanho dos desvios da amostra em relação a média estimada (), obtido pela repetição do procedimento de amostragem.
A acuracidade expressa o tamanho dos desvios da estimativa amostral em relação a média paramétrica da população (), incluindo os erros não-amostrais. É a acuracidade da estimativa amostral que interessa conhecer no inventário florestal; contudo, em geral, avalia-se apenas a precisão devido a facilidade de sua obtenção. Assim, deve-se atentar para a definição de esquemas de amostragem, coleta e análise de dados apropriados, visando maximizar a precisão e minimizar os desvios amostrais e erros não-amostrais.
É comum se dizer que em qualquer aplicação de amostragem, precisão e custo são duas variáveis intimamente interligadas, e que a especificação de uma implica automaticamente na determinação da outra. Definindo-se a precisão pode-se calcular a intensidade de amostragem e, consequentemente, o custo de sua realização. Tendo-se um orçamento prévio admissível pode-se, a partir daí, determinar a grandeza da amostragem capaz de ser efetuada. Esta interdependência ficará mais claramente entendida na exposição de cada processo de amostragem.
A experiência prática mostra, entretanto, que existem padrões assumidos neste particular, ao se aplicar amostragem aos inventários florestais. A precisão mínima admissível utilizada tem sido comumente de 10% do valor da média do volume, obtido por unidade de área, e a desejável da ordem de 5% deste valor.
Nos inventários florestais, como em qualquer procedimento de amostragem, a preocupação maior é com a acuracidade, a qual pode ser conseguida através do planejamento e execução do inventário para uma precisão desejável, eliminando ou reduzindo ao mínimo os erros não amostrais.
Classificação da Amostragem
A literatura, quer geral ou aplicada, não apresenta uma classificação completa e diversificada sobre aplicação de amostragem em uma dada população. Uma primeira aproximação desta classificação será apresentada a seguir em três níveis distintos.
Segundo a periodicidade
Segundo a periodicidade a amostragem se classifica em uma ocasião e múltiplas ocasiões.
Uma ocasião
Por uma ocasião entende-se uma só abordagem efetuada na população considerada. Especificamente,no caso de inventário florestal, significaria realizá-lo uma única vez numa área.
Múltiplas ocasiões
No caso de múltiplas ocasiões, entende-se múltiplas abordagens da mesma população, efetuadas num período de tempo. A amostragem neste caso é repetitiva ou periódica e sua realização se faz em espaços regulares de tempo. Esta repetição periódica da amostragem em uma mesma área é também conhecida como monitoramento da população.
Segundo a estrutura
A amostragem segundo a estrutura pode ser classificada em aleatória, sistemática e mista.
Amostragem aleatória
Por amostragem aleatória entende-se aquela cujas unidades amostrais são sorteadas com um critério probabilístico aleatório. A amostragem aleatória se divide por sua vez em dois grupos:
Aleatória Irrestrita ou Inteiramente Aleatória
A amostragem aleatória irrestrita implica que nenhuma restrição é imposta ao processo de seleção das unidades, ou seja, de uma listagem de todas as unidades potenciais (N) em que a população é dividida, procede-se ao sorteio das (n) unidades da amostragem. Tal amostragem implica, portanto, existir uma listagem prévia das (N) unidades da população.
Aleatória Restrita
Na amostragem aleatória restrita sempre a unidade mínima da amostragem é dependente de uma prévia restrição imposta à população a ser amostrada. Esta restrição geralmente conduz a amostragem a uma estrutura de dois ou mais estágios de seleção das unidades. A restrição se caracteriza, exatamente pelos estágios hierárquicos do processo de seleção. Exemplos desta estrutura são a seleção da amostragem em dois estágios, seleção estratificada, etc.
Amostragem sistemática
Por amostragem sistemática entende-se a seleção de amostras onde o processo probabilístico caracteriza-se por:
seleção aleatória da primeira unidade amostral;
a partir da primeira, todas as demais unidades amostrais são automaticamente selecionadas e sistematicamente distribuídas na população. Esta condição se caracteriza pela regularidade, ou pela distribuição igualitária das unidades dentro da população a ser amostrada.
Amostragem mista
Por amostragem mista entende-se uma seleção amostral envolvendo sempre dois ou mais estágios, onde haja ou estejam presentes as seleções aleatórias e sistemáticas simultaneamente. Geralmente nesta estrutura amostral o primeiro estágio é aleatório.
Segundo a abordagem da população
A amostragem segundo a abordagem da população se classifica em: método, processo e sistema de amostragem.
Método de amostragem
Por método de amostragem entende-se a abordagem referente a uma unidade amostral. A seleção dos indivíduos que participam desta unidade amostral é feita de acordo com um critério probabilístico previamente definido, o qual estabelece o método de seleção.
Existem vários métodos de amostragem, destacando-se entre eles os seguintes: método de Área Fixa, método de Bitterlich, método de Prodan (6 árvores), método de Strand e método 3-P de Grosenbaugh.
O método de Área Fixa é o mais conhecido e tradicional dos métodos de amostragem. Com o advento da seleção de árvores com o critério probabilístico proporcional a um tamanho (ppt), surgiram outros métodos competitivos ao método de área fixa.
Uma apresentação detalhada destes métodos será efetivamente descrita no capítulo que tratará especificamente deste assunto.
Processo de amostragem
Por processo de amostragem entende-se a abordagem da população referente ao conjunto de unidades amostrais.
Estreitamente vinculado aos processos de amostragem está a periodicidade com que a amostragem será realizada. Se a abordagem se constituir em uma única ocasião, então os processos são mais específicos e diretamente aplicados à população. Se a periodicidade for olhada como múltiplas ocasiões, ou com abordagens sucessivas da mesma área, então os processos poderão ser mais complexos, mais integrados e elaborados.
Nestas condições a interligação entre ocasiões sucessivas implicará em usos de técnicas de regressão, correlação e até mesmo de complexos estimadores de precisão.
Geralmente para uma única abordagem ou uma ocasião, os processos de amostragem se classificam em:
- Aleatório
Aleatório Irrestrito 
Amostragem Inteiramente Aleatória
Aleatório Restrito
Amostragem Estratificada
Amostragem em Dois Estágios 
Amostragem em Múltiplos Estágios
- Sistemático
Único Estágio
Múltiplos Estágios
- Misto
Amostragem em Grupos ou Conglomerados
Amostragem Sistemática com Múltiplos Inícios Aleatórios
Estes são os mais importantes e conhecidos processos de amostragem para aplicação em uma ocasião. Há variações de alguns destes processos apresentados, porém em essência são os mais aplicáveis aos inventários florestais.
Os processos para múltiplas ocasiões podem ser agrupados como segue:
Amostragens Independentes
Amostragem com Repetição Total
Amostragem Dupla
Amostragem com Repetição Parcial.
A discussão de cada um destes processos de amostragem será feita oportunamente, quando serão esclarecidos seus princípios, suas vantagens e desvantagens.
Sistema de amostragem
Por sistema de amostragem entende-se um conjunto de processos e/ou métodos de amostragem, geralmente estruturados integradamente para aplicação a uma determinada situação ou área previamente especificada.
Estes sistemas geralmente são concebidos para o caso de monitoramento de uma população onde podem ser integrados três ou mais processos de amostragem, visando auferir da população a ser amostrada, maior eficiência, maior flexibilidade e menor custo operacional em sua aplicação prática.
Exercícios
Defina Inventário Florestal.
Cite os principais tipos de inventário florestal.
O que é censo, ou completa enumeração, e amostragem?
Quais as características estatísticas essenciais de uma população?
Defina amostra e unidade amostral.
Quais as condições principais a serem observadas na seleção de uma amostra?
Como pode ser determinada a intensidade de amostragem?
Conceitue erro de amostragem e diferencie erros amostrais e não amostrais.
Defina precisão e exatidão.
Como se classifica a amostragem?
Defina amostragem aleatória, sistemática e mista.
Qual a diferença entre amostragem aleatória irrestrita e aleatória restrita?
Qual a diferença conceitual entre método, processo e sistema de amostragem?
Que importância tem a utilização de amostragem em inventários florestais?