Varredura a Laser aerotransportado para estimativa de variáveis dendrométricas

Abstract

Este trabalho propõe uma metodologia para estimativa de variáveis dendrométricas a partir de dados adquiridos com um sistema LSA – Laser Scanner Aerotransportado, para uma área de plantio de Pinus localizada na Estação Experimental do Canguiri, de propriedade da Universidade Federal do Paraná, no município de Pinhais, PR. A aquisição de dados de Laser Scanner Aerotransportado (LSA), sistemas baseados na tecnologia LIDAR (Light Detection and Ranging), constituem ferramenta promissora para determinação de estruturas horizontais e verticais da floresta, estimativas de biomassa florestal e quantificação de carbono. As variáveis dendrométricas, neste caso, foram obtidas por meio do processamento e interpretação dos dados LIDAR, as quais são: a altura individual, área e diâmetro de copa. A extração dessas variáveis foi realizada através de algoritmos para individualização das árvores e delimitação automática das copas, implementados em ambiente de geoprocessamento. Através das características dendrométricas extraídas, como altura total e área de copa, foram estabelecidas correlações e ajustados modelos de regressão para estimar o Diâmetro a Altura do Peito (DAP), por ser uma variável de alta correlação com volume e pela facilidade de ser obtida em campo.

This work presents a methodology for dendrometric variables estimation from data acquired by the ALS (Airborne Laser Scanner) system, Optech ALTM 2050 (Airborne Laser Terrain Mapper). Data are from a Pinus forest located at Canguiri Experimental Station, owned by Federal University of Paraná (Pinhais Municipality, PR). The data acquisition through Airborne Laser Scanning – ALS systems, based on LIDAR technology (Light Detection and Ranging), is a promising tool for obtaining vertical and horizontal forest structures, forest biomass estimate and carbon quantification. The dendrometric variables in this work were estimated from LIDAR data, such as: individual height, area and crown diameter. The variables were determined through tree individualization and automatic crown detection, implemented in a GIS (Geographic Information System). From the dendrometric characteristics extracted, such as tree height and crown area, it was possible to determine correlations and regression-adjusted models for estimation of DAP, which is a variable with high correlation with the volume and is easy to be extracted in the field.