Avaliação da influência da configuração de voo para aquisição de dados LIDAR na qualidade das variáveis florestais extraídas em florestas plantadas

Abstract

Nas últimas décadas, vários estudos têm sido realizados visando à utilização dos dados obtidos através da tecnologia LIDAR na obtenção de variáveis florestais. Embora os estudos indiquem alto potencial do LIDAR para aplicações florestais, o elevado custo associado dificulta a operacionalização da tecnologia no meio florestal. O custo de um levantamento LIDAR, como em outros tipos de levantamentos, é composto de custos fixos e variáveis. A parcela de custos variáveis, a qual pode ser otimizada, encontra-se associada, dentre outros fatores, ao número de horas de voo. O tempo de voo depende principalmente da configuração de voo utilizada no levantamento. Em trabalhos no Brasil, sempre uma mesma configuração de voo (altura e ângulo de varredura) tem sido adotada, a qual resulta em uma alta densidade de pontos. Este trabalho tem por objetivo analisar o impacto da utilização de diferentes parâmetros operacionais para diferentes espécies de florestas plantadas (Pinus e Eucalyptus), visando prover insumos para uma adequada análise custo-benefício. Para tanto é necessário avaliar a qualidade dos resultados obtidos para cada configuração adotada. Com esse intuito foram utilizadas duas abordagens para a obtenção de variáveis florestais a partir dos dados do LIDAR, denominadas neste trabalho de Abordagem em Nível de Parcela Amostral e Abordagem em Nível de Árvore Individual. Na Abordagem em Nível de Parcela Amostral, busca-se investigar se a utilização de determinada configuração conduz a um modelo no qual as variáveis independentes (dados extraídos do LIDAR) melhor expliquem a variável dependente (variável florestal) de interesse, isto é, que resultem em modelo com melhor qualidade de ajuste. Na Abordagem em Nível de Árvore Individual as diferentes configurações são avaliadas em termos do número de árvores automaticamente identificadas, altura individual e volume, tendo como referência os dados do inventário florestal. Os resultados experimentais demonstraram que na Abordagem em Nível de Parcela Amostral pode haver significativa variação na qualidade de ajuste dependendo da configuração utilizada e espécie investigada. Na Abordagem em Nível de Árvore Individual, os resultados demonstraram de uma maneira geral, que configurações que resultem em maior densidade de pontos conduzem a melhor desempenho. Os resultados também indicaram que para uma dada densidade de pontos deve-se dar preferência à configuração que utilize uma menor altura de voo

In the last decades, several studies have been conducted aiming at the extraction of forest variables from LIDAR data. Although such studies have indicated great potential, the high cost associated with the LIDAR data acquisition process inhibits the technology to become an operational technique for forestry applications. The cost of a LIDAR survey, as for any other data collection technique, is composed of fixed and variable costs. The variable portion, which can be optimized, is dependent, among other factors, on the number of flight hours. The flight time is mainly dependent on the flight configuration used for the survey. The research studies developed in Brasil have been always conducted using a same flight configuration (flying height and scan angle), which leads to a high density of points. The objective of this research work is to investigate the impact of using different operational parameters on different species of planted forests (Pinus e Eucalyptus), aiming at providing inputs for an adequate cost-benefit analysis. More specifically, the quality of the extracted forest variables from the LIDAR data collected using the different flight configurations is evaluated. For that purpose, two approaches are used, which are denoted in this research work as Area-Based Approach and Single-Tree Approach. In the Area-Based Approach, it is investigated whether the utilization of a particular flight configuration would lead to a model where the independent variables (data extracted from LIDAR data) better explain the dependent variable (forest variables) of interest. In the Single-Tree Approach, the different configurations are evaluated in terms of the number of individual trees automatically detected, individual height and volume, using the forest inventory as the reference data. The experimental results have shown that for the Area-Based Approach there might exist significant variation in the model adjustment quality, depending on the configuration used and the investigated species. For the Single-Tree Approach, the results demonstrate in general that the configurations leading to higher point densities result in better performance. The results have also indicated that for a given point density, preference should be given for the configuration based on a lower flying height.