Use of LIDAR (Light Detection and Ranging) to stimulate height of trees of standing eucalyptus reserved for cutting / Uso do LIDAR (Light Detection and Ranging) para estimação da altura de árvores em povoamentos de eucalipto

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2005

RESUMO

A altura total (Ht) de uma árvore tem alta correlação com seu volume, sendo indispensável para o seu cálculo em nível de indivíduo ou de povoamento. Na fase juvenil é a única variável a ser medida para o acompanhamento do crescimento de talhões e de parcelas experimentais. A classificação da capacidade produtiva permite melhor planejamento operacional, através do conhecimento da produtividade alocada em cada talhão. Utilizam-se equações decorrentes das relações entre a altura dominante (Hd) e idade (I), para se obter a capacidade produtiva. Porém, a medição da altura no campo demanda envolvimento de recursos como, pessoal, veículo, equipamento e tempo. A tecnologia Lidar (Light Detection and Ranging) permite medir com acurácia a altura total (Ht) de árvores individuais em povoamentos de eucalipto. Este estudo foi realizado numa área de aproximadamente 306 ha, em plantios comerciais de eucalipto, da empresa Aracruz Celulose S/A, localizados na região de São Mateus, no norte do Espírito Santo, latitude 18 05 Sul, longitude 39 30 Oeste de Greenwich. O sistema Lidar foi instalado num avião que sobrevoou a área a uma altura média de 1.000 m, com a largura da faixa de varredura de 650 m, permitindo acurácia horizontal de 50 cm e vertical de 15 cm. O objetivo geral do estudo foi elaborar uma metodologia para extração automática de altura total (Ht) de árvores individuais em povoamento de eucalipto, com dados levantados pelo sensor Lidar. Especificamente, buscou-se estimar a altura total (Ht) de árvores individuais em plantios de eucalipto, com dados Lidar, utilizando a altura total média Lidar (Ht lidar) para classificação da capacidade produtiva. Na estimativa da altura total de árvores individuais (Ht Lidar) com dados Lidar, foram medidas no campo 46 árvores em 24 parcelas diferentes. Aplicou-se o teste t para duas amostras dependentes, e como resultado, a Ht Lidar, a Ht Obs e a Ht Suunto, com médias 25,8m, 25,1m e 25,4m, respectivamente, não diferindo entre si a 1% de probabilidade. Avaliando valores pontuais, observa-se que apenas quatro pontos tiveram diferença superior a 3,0 m, e estas superestimativas pelo Lidar ocorreram sempre que a árvore amostrada era um indivíduo suprimido. Essa diferença pode ser atribuída a uma falha na identificação de árvores suprimidas próximas a árvores dominantes, ou mesmo a um erro de medição no campo. Na classificação da capacidade produtiva utilizando a altura total média Lidar (Ht lidar), foram lançadas sistematicamente cinqüenta e sete parcelas circulares: 52 com 360 m2 e 5 com 507m2, estas últimas instaladas em talhões desbastados. Em cada parcela, mediu-se a altura dominante média (Hd obs). Por meio de uma classificação automática, calculou-se a altura total média Lidar (Ht lidar) por parcela. O coeficiente de correlação entre a (Ht lidar) e (Hd obs), foi 0,9533 e a hipótese de identidade entre os dois vetores alturas foi rejeitada a 1% de probabilidade (F(H0) = 18,2572*). Apesar dessa significância do teste F, ao analisar as tendências (Figuras 20 e 21), verifica-se consistência entre os métodos. Do ponto de vista da mensuração florestal, este fato indica a possibilidade de uso de informações de altura obtidas com o Lidar em estudos de classificação da capacidade produtiva. Dada a limitação dos dados, esta possibilidade não pôde ser comprovada neste estudo.

ASSUNTO(S)

economia florestal forest economy eucalypt sensoriamento remoto medição florestal trees manejo florestal forest mensuration Árvore eucalipto remote sensing

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