A atividade citrícola no Estado de São Paulo tem grande relevância econômica e é responsável por aproximadamente 60% da produção mundial de suco de laranja. Apesar disso, ainda não dispõe de um sistema objetivo de acompanhamento de sua área plantada sustentado em sólidos pilares de informação estatística e preceitos probabilísticos. Este presente estudo objetivou propor um método de estimativa de área plantada com citros através de um delineamento amostral estratificado probabilístico em multiestágios, o qual foi testado nas principais regiões produtoras do Estado de São Paulo. A metodologia deste trabalho foi dividida em três etapas: i) Preparação dos dados: consistiu do pré-processamento das imagens de satélites; da definição das áreas amostrais, não amostrais, área de referência de citros e área de controle. ii) Estratificação e definição do segmento: A estratificação da área de estudo foi realizada em dois estágios. No primeiro, analisaram-se dados de área de citros de uma série temporal de 1998 a 2007 para definir as regiões administrativas (RAs) que compuseram a área de estudo e, no segundo, a estratificação da área de estudo foi realizada através de um indicador de densidade de área. Nesta etapa, também foi definido o tamanho do segmento regular por meio da simulação de Monte Carlo das estimativas dos totais regionais provenientes de um estudo piloto. iii) Estimativas e inferências: Nesta etapa foi definido o tamanho amostral para as áreas de referência e de controle e realizado o sorteio das amostras. Em cada segmento (unidade amostral) sorteado foi realizado o mapeamento da área de citros. Os resultados da  interpretação de citros nos segmentos amostrados foram utilizados no estimador de expansão direta para a área de citros na região estudada. Por fim, foram calculados intervalos de confiança para o total estimado e o efeito do planejamento amostral. A área estimada com citros foi 527 mil hectares. Com base nos objetivos propostos, pode-se concluir que a metodologia apresentada por este trabalho permitiu reduzir a variabilidade das estimativas em torno de 80% em relação a um modelo de amostragem aleatória simples (ASS); com a divisão da área de estudo em amostral e não amostral foi possível atenuar a heterogeneidade da área de estudo; com base nos resultados da simulação de Monte Carlo estabeleceu-se que o melhor tamanho de segmento para estimar a área de citros é de 25 ha; o tamanho ideal da amostra foi calculado em função de estimativs piloto e um coeficiente de variação de 5%, porém, uma simulação de Monte Carlo com 10.000 sorteios aleatórios de diferentes tamanhos amostrais demonstrou a necessidade de aumento do número de amostras; o procedimento para obter a área de citros nos segmentos amostrados através da interpretação de imagens TM/Landsat-5 restauradas com pixels de 10m, mostrou ser de grande valia, pois, reduziu a visita ao campo. Com isto o processo de obtenção dos dados para estimativa da área de citros torna-se mais ágil e menos oneroso.