Identificação e determinação da altura das árvores de eucalyptus sp a partir de dados lidar e avaliação dos resultados por meio de ortofotos e medidas de campo

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Tipo

Artigo de periódico

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Identification and determination of the height of eucalyptus sptrees from lidardata and evaluation of results through orthophotos and field measures

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Resumo

Este trabalho teve como objetivoestimar a posição geográfica e a altura individual de árvores em plantios de eucaliptode modo automatizado por meio de processamento computacional. Os dados utilizados nesta pesquisa foram obtidos com o sistema Airborne Laser Scanner (ALS)e permitiram gerar um modelo digital de vegetação normalizado(MDVn) que representa a biomassa da superfície. Nesse modelo, aplicou-se uma metodologia de geoprocessamento que permitiuanalisar o modelo dabiomassa, determinando-seo topode cada árvore e sua altura. Para validar os resultados, utilizaram-seortofotos de melhorresoluçãoespacial disponível, obtendo-se93% de precisão médianos cálculos. Na comparação dos dados de alturasmédiasestimadas das 100 maiores árvores por meio da tecnologia LIDARe das mesmasalturas obtidaspor meio doinventário florestal, o coeficiente de determinação R² foi de 0,8826. Os resultados indicaram que a metodologia utilizada apresenta precisãoadequada para a identificação de indivíduos e para a estimativa de altura das árvores, oferecendo viabilidade de replicação da metodologia para outros tiposde vegetação similares.

Abstract

The aim of the present study was to estimate the geographical position and individual height of trees on eucalyptus plantations. The data were obtained using airborne laser scanning (ALS), which enabled generating a standardized digital vegetation model (SDVM) of surface biomass. Geoprocessing was applied to this model, which enabled analyzing the biomass model and determining the peak of each tree and its height. Orthophotos with high spatial resolution were used to validate the results, obtaining an average precision of 93% in the calculations. In the comparison of the average height data of the 100 tallest trees estimated using LIDARtechnology and the same height estimated by the forest inventory, the coefficient of determination (R²) was 0.8826. The results indicate that the method has adequate precision for the identification of individuals and the estimation of tree height. This method could be replicated with other types of similar vegetation.

Assunto

Análise de Dados, Eucalipto, Engenharia Florestal

Palavras-chave

Individualização de árvores, Eucalipto, Engenharia Florestal

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https://seer.ufu.br/index.php/caminhosdegeografia/article/view/60359

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