There is a growing demand for improving the measurement of forest resources, with more frequent updating and better information on environmental variables. We explore the cost efficiency of a stratified two-stage design using area sampling to estimate the forest plantation and native forest areas in southern Chile. Analytical expressions for the approximate mean square error of combined and separate ratio estimators are derived applying Taylor linearization. Under a unified framework, this procedure allows the evaluation of the precision of design and post-design estimators for unequal unit area sizes at both stages. Monte Carlo simulations were used to assess empirically the approximate analytical measures of the mean square error and the biases associated with the ratio estimators. Adopting proportional allocation among strata and clusters, the optimal allocation among the two stages is determined. A substantial improvement in sampling precision was achieved using the separate ratio estimator and the bias was found to be small. Post-stratification based on categorical information on growing zones also improved the precision of estimating the forest plantation area and a smaller extent the native forest area. The results of this paper support a wider adoption of sampling methods to estimate land use and land cover at regional or national levels.Résumé : Il y a une demande croissante pour améliorer la mesure des ressources forestières, incluant des mises à jour plus fréquentes et de meilleures informations au sujet des variables environnementales. Nous explorons le rapport coût-efficacité d'un plan de sondage stratifié en deux étapes basé sur le sondage aréolaire pour estimer les plantations et les forêts indigè-nes du sud du Chili. La linéarisation de Taylor est utilisée pour dériver la valeur approximative de l'erreur quadratique moyenne à l'aide d'expressions analytiques des estimateurs combiné et séparé de rapports. Dans un cadre unifié, cette procé-dure permet l'évaluation de la précision des estimateurs du plan d'échantillonnage et du post-échantillonnage pour des surfaces inégales aux deux étapes. Des simulations de Monte Carlo ont été utilisées pour évaluer empiriquement les mesures analytiques approximatives de l'erreur quadratique moyenne et des biais associés aux estimateurs de rapports. La répartition optimale entre les deux étapes est déterminée en adoptant une répartition proportionnelle entre les strates et les grappes. Une amélioration substantielle de la précision de l'échantillonnage a été réalisée en utilisant l'estimateur séparé de rapports et le biais obtenu était faible. La post-stratification basée sur l'information catégorique des zones de croissance a également amélioré la précision de l'estimation de la superficie des plantations forestières et, dans une moindre mesure, de celle de la forêt indigène. Les résultats de cette étude supportent l'adoption plus généralisée des méthodes d'échantillonnage pour estimer l'utilisation des terres et du couvert végétal à l'échelle régionale ou nation...