O uso do sensoriamento remoto voltado para a determinação de amostras de campo é de grande valia para estudos ambientais, uma vez que as imagens de satélite apresentam atributos capazes de avaliar a variabilidade espectral da superfície da água considerando uma área extensa. Desse modo, a abordagem deste trabalho objetiva definir um método de seleção estratificada de amostras baseada na variabilidade de imagens no espectro do visível e infravermelho oriundos do sensor Landsat-8/OLI. O método conta com a utilização de dados raster que representam o desvio padrão de uma série temporal de imagens Landsat-8/OLI e em seguida a definição automática de pontos de campo apoiada na técnica de amostragem estratificada aleatória. A escolha da imagem que deu origem a seleção dos pontos foi baseada na componente de maior variabilidade espectral por meio da técnica de Principal Componente. Como resultado foram obtidos vinte pontos representativos de um total de seis classes espectralmente semelhantes.