TreeX (TREE EXTRACTOR) - UMA FERRAMENTA PARA ANÁLISE DE DOSSEL FLORESTAL E CONTAGEM DE ÁRVORES A PARTIR DE DADOS LiDAR

Abstract

Os meios mais utilizados para obter dados dendrométricos são os inventários e levantamentos de campo, mas desde 1993, sensores ópticos ativos, conhecidos como laserscanners, começaram a ser utilizados especificamente no meio florestal. A proposta deste artigo é que a utilização das abordagens de máximos locais e crescimento por regiões viabilizará as estimativas de parâmetros dendrométricos com dados obtidos via laserscanner aerotransportado compatíveis com o inventário florestal tradicional. Os objetivos estabelecidos foram detectar os pontos referentes aos topos das árvores através de máximos locais, modelar a área de copa a partir de crescimento de regiões e validar estas estimativas em relação à referência de campo, para três parâmetros: quantidade de árvores, altura total e área de copa, com RMSE máximo aceitável de 10%. A área de estudo é localizada no município de Igaratá/SP e possui 145,46ha de plantio de eucaliptos com 4 anos de idade. Foi utilizado o Optech ALTM 2050, com footprint de 0,25m, adquiridos através de um levantamento aéreo. Considerando todas as parcelas medidas em campo, obteve-se um percentual de acerto de 96,35% (RMSE de 6,35%) para quantidade de árvores; 97,50% (RMSE de 6,50%) para altura total e; 83,53% (RMSE de 24,79%) para área de copa. A partir da análise dos dados foi possível verificar que as estimativas apresentaram erros aceitáveis para a quantidade de árvores e altura total, porém apresentou superestimativa da área de copa, com erro acima do limite tolerável.

Uso do LiDAR na Estimativa de Atributos Florestais: Uma Revisão

“…Diversos estudos têm revelado que parâmetros florestais, como volume do tronco, biomassa acima do solo (AGB), altura média e diâmetro de fuste, podem ser estimados com alta precisão, utilizando a ABA (Naesset, 2004;Zonete et al, 2010;Silva et al, 2015;Silva et al, 2016), com erros inferiores a 15%, percentual aceitável em inventário de campo (Silva et al, 2015;Silva et al, 2016). Também foi observada uma precisão satisfatória na aplicação da abordagem de individualização de árvores para prever tais parâmetros (Kwak et al, 2007;Oliveira et al, 2012;Macedo et al, 2013;Cosenza et al, 2018).…”