Vagner Azarias Martins 2 Celso Luis Rodrigues Vegro 3 1 - INTRODUÇÃO 23 Levantamentos agropecuários de variá- veis como área, produção e produtividade são re- alizados no Brasil e, em especial, no Estado de São Paulo há muitos anos, sendo no início de forma experimental e esparsa e, posteriormente, sendo sistematizados modelos estruturados de coleta de dados. Pino (1999) faz uma detalhada revisão das estatísticas agropecuárias paulistas desde o início do século XX com o censo realizado em 1904/05 até os levantamentos realizados no fi- nal do século. Na página eletrônica do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatísticas (INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA, 2018), demonstra-se a importância dos levanta- mentos censitários através do acervo de memó- rias da instituição com abrangência nacional desde sua criação. Ao longo dos anos, a maior preocu- pação dos pesquisadores voltados a essa área de pesquisa e produção de conhecimento foi obter esse tipo de dado de forma rápida, com custo acessível e com qualidade estatística in- questionável. Os censos agropecuários são abrangen- tes e necessários, entretanto, são demorados e onerosos para sua execução. Com o imperativo da sistematização da informação, desenvolveram-se métodos capazes de oferecer aos usuários análi- ses sobre as principais variáveis agropecuárias ao longo do período de safras ou imediatamente pos- terior a colheita das culturas. Com isso, delinea- mentos por amostragem foram ocupando espaço 1 Registrado no CCTC, IE-17/2018. 2 Estatístico, Mestre, Pesquisador Científico do Instituto de Economia Agrícola (e-mail: vagneram@iea.sp.gov.br). 3 Engenheiro Agrônomo, Mestre, Pesquisador Científico do Instituto de Economia Agrícola (e-mail: celvegro@iea.sp.gov.br). 4 A Empresa de Pesquisa Agropecuária de Minas Gerais iniciou estudos para a implantação de previsões de safra por sensoriamento remoto, mas não prosperou a iniciativa por escassez de recursos. A Denominação de Origem Cerrado Mineiro possui toda sua área de influência devidamente levantada por imagens, assim como as Cooperativas de Cafeicultores de Guaxupé e de Agropecuaristas de Franca. Afora o Brasil, somente a Colômbia possui levantamentos similares. que até então pertenciam aos levantamentos cen- sitários. Levantamentos sistemáticos de base probabilística estão, necessariamente, apoiados em bases cadastrais atualizadas e confiáveis e no preenchimento das respostas das unidades amos- trais sorteadas. Esses dois pontos sempre foram os pontos frágeis desse modelo, pois, acarretam em elevação do erro estatístico e diminuição da confiabilidade das estimativas. Alternativamente aos modelos probabi- lísticos, as estimativas de safra agrícola em diver- sos países são produzidas pelo sistema subjetivo de coleta de dados. Embora seja de baixo custo e de fácil implementação, seus resultados não estão apoiados em estimativas de erro, e essa limitação sempre é apontada pelos especialistas da área e por alguns segmentos de mercado. Em meados da década de 1980, surgi- ram estudos probabilísticos sem o uso de bases cadastrais censitárias ou listas de produtores. A al- ternativa utilizada chamava-se sampling frames (GALLEGO, 1995). Esse método utilizava ima- gens de satélite para criar “quadros” de intensi- dade produtiva e, a partir dessas divisões, estratos eram formados. Desde então, o potencial das técnicas de sensoriamento remoto e de geoinformação foi amplamente estudado e aprimoramentos foram incorporados no intuito de monitorar e aferir diver- sas variáveis agrícolas (RUDORFF; MOREIRA, 2002), como, estimativa de área, produtividade e vigor vegetativo 4 . Culturas como cana-de-açúcar, soja, café, trigo, arroz irrigado e citros estão entre