Comparação entre leituras de resistógrafo e imagens tomográficas na avaliação interna de troncos de árvores

Abstract

A avaliação do risco de queda de árvores urbanas é uma tarefa complexa que demanda, sempre que possível, o auxílio de critérios e métodos confiáveis que possam fornecer informações mais precisas sobre o estado dos indivíduos avaliados. Dentre os instrumentos hoje utilizados, destaca-se o resistógrafo que permite a detecção de problemas biomecânicos das árvores, por meio de leituras de resistência à penetração de uma agulha. Recentemente, surgiu a técnica da tomografia de impulso para a detecção de podridão interna que se baseia no cálculo da velocidade de propagação das ondas mecânicas no interior do lenho, originando uma imagem tomográfica que permite observar áreas de maior e menor densidade correlacionadas à existência de lesões e processos de apodrecimento. A comparação desses dois métodos de avaliação de risco de queda foi feita com o intuito de avaliar a qualidade dos dados fornecidos pelo tomógrafo de impulso, analisando sua relação com os dados do resistógrafo. Obteve-se um modelo com alto coeficiente de determinação (R2) de 0,9977, mostrando que os dados fornecidos pelo tomógrafo possuem alta qualidade.

Risk assessment of tree falls is essential for urban management and demands reliable methods and criteria capable of providing accurate information on assessed individuals. Among the tools currently used, resistograph stands out since it enables the detection of biomechanical problems through readings of needle penetration resistance. Recently, impulse tomography has been used as advanced technology to detect inner rottenness based on measurements of energy propagation velocity in inner tissues, generating a tomographic image that highlights higher and lower density areas related to lesions and rot processes. We compared these two risk assessment methods of trees to evaluate data reliability generated from impulse tomography, contrasting its results with data from resistograph. We obtained a model with high determination coefficient (R2) of 0.9977, showing that data provided by impulse tomography are high quality and reliable.