Detecção de árvores em povoamentos de Pinus spp. a partir de nuvens de pontos derivados de imagens ópticas de RPAS a partir da análise de máximo global

Orientadora: Professora Drª. Christel LingnauCoorientador: Professor Dr. Daniel Rodrigues dos SantosDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 09/03/2018Inclui referênciasÁrea de concentração: Manejo florestalResumo: Esta pesquisa teve como objetivo a criação de um algoritmo para detecção automática de árvores a partir de nuvens de pontos 3D gerados de imagens ópticas de RPAS. O algoritmo criado, denominado DAA (Detecção Automática de Árvores), cujo funcionamento baseia-se na metodologia de filtro de máximos globais, foi aplicado em dois tipos de povoamentos florestais de Pinus spp.: plantio jovem, de 2 anos de idade e plantio adulto, de 11 anos recém desbastado. Para analisar o potencial de funcionamento do DAA, este foi inicialmente aplicado na nuvem de pontos 3D pré-processada do plantio jovem, de 2 anos de idade. O resultado obtido mostrou-se satisfatório, com 91% das árvores detectadas automaticamente pelo algoritmo. Quando aplicado no plantio adulto, o DAA foi comparado a outro algoritmo de detecção automática de árvores, o ITD (Individual Tree Detection), cujo princípio de funcionamento tem como base o método de filtro de máximos locais, o mais utilizado para este objetivo. Ao comparar os dois algoritmos com os métodos de contagem em campo das árvores e contagem por fotointerepretação de ortofoto, o DAA apresentou melhores resultados, com 93% de árvores detectadas corretamente, quando comparado a contagem pela ortofoto e 89% em relação ao censo florestal. Em contrapartida, o ITD apresentou valores de 71% de acertos em relação a ortofoto e 74% em relação ao censo florestal. Portanto, o algoritmo ITD subestimou o número total de árvores do talhão adulto, e o DAA obteve melhor desempenho para esta finalidade. Palavras-chaves: Automatização. Filtro de máximos globais. Censo florestal. RPAS. Sensoriamento Remoto 3D.Abstract: The goal of this research was the creation of an algorithm for automatic detection of trees from point cloud generated by RPAS's optical images. The algorithm, called DAA (Detecção Automática de Árvores), whose operation is based on the methodology of global maxima filter, was applied in two types of Pinus taeda's forests plantings: young planting, 2 years of age and adult planting, of 11 years old. To analyze the potential for DAA, it was first applied in a pre-processed 3D spot cloud of young, 2-year-old planting. The result obtained was satisfactory, with 91% of the seedlings detected automatically by the algorithm. When applied to adult planting, the DAA was compared to another algorithm of automatic tree detection, the ITD (Individual Tree Detection), whose principle of operation is based on the method of local maxima filter, the most used for this type of activity. When comparing the two algorithms with the counting methods in the field and counting by photointerpretation of orthophoto, the DAA presented better results, with 93% of correctly detected trees when compared to orthophoto counts and 89% in relation to the forest census. On the other hand, the ITD presented values of 71% of hits in relation to orthophoto and 74% in relation to the forest census. Therefore, the ITD algorithm underestimated the total number of trees in the adult field, and DAA obtained better performance for this purpose. Key-words: Automation. 3D Remote Sensing. Forest census. Global maxima filter. RPAS

Inventário florestal : inferência por área ou por número de árvores?

Orientadora: Profa. Dra. Ana Paula Dalla CorteCoorientadores: Prof. Dr. Carlos Roberto Sanquetta, Prof. Dr. Alexandre BehlingTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 19/08/2021Inclui referênciasÁrea de concentração: Manejo FlorestalResumo: O volume total de uma população florestal é estimado por meio de técnicas de amostragem utilizadas nos inventários florestais, em que o volume estimado na área da unidade amostral é extrapolado para a área do talhão. Neste trabalho, o objetivo foi avaliar e comparar dois métodos para a estimativa do volume total em florestas plantadas: 1) método tradicional de inventários florestais (inferência por área); e 2) método de árvore individual, no qual a estimativa é realizada pelo produto do volume médio individual (vmi) pelo número de árvores detectadas remotamente nos talhões (inferência por indivíduo). A pesquisa foi conduzida em três talhões florestais: Pinus taeda (16 anos), Pinus taeda (7 anos) e Eucalyptus urograndis (5 anos). Em cada talhão, foi realizado o censo para as variáveis: diâmetro a 1,30 m e altura total. Os volumes das árvores foram estimados pelo modelo de Schumacher-Hall, ao passo que a soma dos seus volumes individuais foi considerada como o volume total paramétrico. Em seguida, foi executada a etapa da estimativa do volume total da população. No método 1 (por área), foram analisados dois procedimentos de amostragem (aleatória simples e sistemática). No método 2 (por número de árvores), o vmi utilizado foi obtido de duas maneiras: (a) média do volume individual de cem árvores selecionadas aleatoriamente, reamostradas pelo método Bootstrap e, (b) pela amostragem sistemática. O número de árvores (N) foi obtido por um algoritmo de contagem automática aplicado em imagens obtidas por -uma aeronave remotamente pilotada (ARP). Adicionalmente, no método 2, foram simuladas diferentes taxas de detecção de indivíduos (90% a 110%), enquanto para o método 1, foram simuladas diferenças (±10%) na área do talhão. Os resultados dos dois métodos de estimativa de volume total da população foram comparados ao volume total paramétrico pela diferença absoluta, diferença relativa e pela abrangência dos intervalos de confiança obtidos por cada método. O método 1, tradicional de inventário florestal (inferência por área), apresentou as menores diferenças em relação ao volume do censo. O processo de amostragem sistemático produziu os melhores resultados para os talhões 1 e 3, enquanto o processo aleatório foi o melhor para o talhão 1. O método 2 (abordagem por número de árvores) apresentou o volume total paramétrico dentro do intervalo de confiança (95% de probabilidade) ao se utilizar o vmi da amostragem aleatória de cem árvores e o número de árvores detectadas automaticamente, com diferença relativa de no máximo 4,7%. A variação em área e em número de árvores permitiu verificar que o acerto em 100% da área ou em 100% da do número de árvores não garante o menor erro de estimativa para o total, pois ela também depende da acurácia da estimativa do volume médio individual. O método 2 (abordagem por número de árvores) pode ser utilizado como uma alternativa ao inventário florestal tradicional.Abstract: The total volume of a forest population is estimated through sampling techniques used in forest inventories, in which the estimated volume in the sample unit area is extrapolated to the stand area. The aim of this work was to evaluate and compare two methods for estimating the total volume in planted forests: 1) traditional method of forest inventories (inference by area); and 2) individual tree method, in which the estimate is performed by the product of the mean individual volume by the number of trees remotely detected in the stands (inference by number of trees). The study was conducted in three forest stands: Pinus taeda (16 years of age), Pinus taeda (7 years of age) and Eucalyptus urograndis (5 years of age). A census was carried out in each stand for the variables: diameter at 1.30 m (d) and total height. Tree volumes were estimated by the Schumacher-Hall's model and the sum of their individual volumes was considered as the total parametric volume. Then, the step for estimating the total population volume was performed. Thus, two sampling procedures (simple random and systematic) were analyzed in method 1 (by area). Next, the mean individual volume used in method 2 (number of trees) was obtained in two ways: (a) mean individual volume of one hundred randomly selected trees, resampled by the Bootstrap method; and (b) by systematic sampling. The number of trees (N) was obtained by an automatic counting algorithm applied to images obtained by RPA. Additionally, different detection rates of individuals (90% to 110%) were simulated in method 2, while differences (±10%) in the stand area were simulated for method 1. The results of the two methods for estimating total population volume were compared to the total parametric volume by the absolute difference, relative difference and by the amplitude of the 95% confidence intervals obtained by each method. Method 1, traditional forest inventory (inference by area), showed the smallest differences in relation to the volume of the census. The systematic sampling process produced the best results for plots 1 and 3, and the random process for plot 1. Method 2 (number of trees) presented the total parametric volume included in the confidence interval when using the mean individual volume of random sampling of one hundred trees and the number of trees automatically detected, with a relative difference of at most 4.7%. The variation in area and number of trees enabled us to verify that the correctness in 100% of the area or in 100% of the number of trees does not guarantee the smallest estimate error for the total, as it depends on the accuracy of the estimate of the average volume individual. Method 2 (number of trees) can be used as an alternative to the traditional forest inventory

Avaliação de danos causados por Dirphiopsis epiolina R. Felder em povoamentos de Bracatinga - Mimosa Scabrella Bentham-, manejados pelo sistema tradicional, atraves de fotografias aereas de pequeno formato

Fotografias aéreas pancromáticas, coloridas e em preto e branco, de pequeno formato, 35 mm e 70 mm, verticais, nas escalas nominais de 1 : 2.000 e de 1 : 1.000, resultantes de quatro voos realizados entre 02 de junho de 1988 e 15 de maio de 1989, foram avaliadas para registro e acompanhamento de danos morfológicos em três povoamentos de bracatingas Mimosa scabrella, Bentham·, com idades variando entre 4 e 8 anos. Os povoamentos haviam sido atacados por uma lagarta fase larval do inseto Dirphiopsis epiolina R. Felder, 1874· com as copas das árvores apresentando, a partir de abril de 1988, danos morfológicos de intensidade variável. No local de estudo, situado em Almirante Tamandaré, Região Metropolitana de Curitiba, com uma área de 31 ,8 ha, foram estabelecidas 11 amostras fotoidentificéveis, totalizando 3.455,76 m2 (314,16 m2 por amostra e cerca de 1,1 % da área) e 563 bracatingas analisadas inicialmente. Foi possível classificar as copas das bracatingas em cinco diferentes tipos· desde copas sem danos aparentes até aquelas totalmente danificadas ou mortas, desenvolvendo-se foto interpretação convencional e verificando-se os resultados com a verdade-terrestre. As aerofotos 35 mm, coloridas, na escala de 1 : 1.000, evidenciaram melhores resultados que as correspondentes na escala de 1 : 2.000, com erros de omissão entre 28,260/0 (máximo) e 6,670/0 (mínimo) e, superiores às P & B, nas duas escalas consideradas. Com as aerofotos 70 mm, coloridas, na escala de 1 : 2. 000, determinaram-se percentuais de concordância, na fotointerpretação, em relação à verdade-terrestre, superiores àqueles obtidos com as correspondentes 35 mm, coloridas e P & B, bem como foi observada uma menor variabilidade dos erros de omissão. Foi possível concluir que a maior quantidade de bracatingas, até 63,89%, estava concentrada no tipo classificado como fortemente danificada, penúltimo estágio da degenerescência total das bracatingas

Métodos semiautomáticos para contagem de árvores em plantios de Pinus taeda L., derivados de dados LiDAR aerotransportado

Orientadora: Profa. Dra. Ana Paula Dalla CorteCoorientadores: Prof. Dr. Daniel Rodrigues dos Santos e Prof. Dr. Carlos Roberto SanquettaDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 30/07/2020Inclui referências: p. 84-91Área de concentração: Manejo FlorestalResumo: Atualmente demanda-se por metodologias que determinem com acurácia o número de árvores, em povoamentos de Pinus taeda L., com idades próximas a colheita, visando melhorar as estimativas florestais e reduzir custos relacionados à coleta de dados. Neste trabalho, investigou-se o potencial de três métodos de detecção automática de árvores, em povoamentos florestais de Pinus taeda L., com idades de 10 e 15 anos, por meio do uso de dados LiDAR (Light Detection and Ranging) aerotransportado de pulsos discretos e baixa densidade de pontos por m2 (densidade média, entre 3 e 5 pontos por m²). Para isso métodos automáticos de detecção podem ser aplicados para atender esta demanda. Os métodos de detecção automática estudados foram: filtro de máxima local; filtro de máximos globais; e segmentação por bacias hidrográficas. Os dados foram submetidos a algumas etapas de pré-processamento, como a remoção de outliers; a classificação da nuvem de pontos, empregando duas metodologias distintas, o filtro morfológico progressivo e o filtro simulador de tecidos; a normalização das nuvens de pontos e a modelagem digital, a combinação das etapas de pré-processamento resultaram em um conjunto de 15 tipos de dados, utilizados como entrada para os métodos de detecção. Para a verificação da qualidade da detecção de árvores obtida com os algoritmos, foi executado um censo florestal sendo contabilizados os fustes dos talhões em estudo. Os resultados são oriundos de 105 cenários, que consistem na combinação entre algoritmos, parâmetros de detecção e dados de entrada, sendo considerados aderentes aqueles que atingiram acurácia maior que 80%, quando comparados ao censo. Dentre os cenários analisados, nos talhões de 10 anos, apenas 2,9% se comportaram de modo aderente, atingindo uma acurácia média de 88,45%, por meio filtro de máxima local com janela de busca circular, com dimensões inversamente proporcionais à altura e com entrada de dados uma nuvem de pontos não normalizada. Já nos talhões de 15 anos de idade, 9,5% dos cenários foram considerados aderentes, com acurácia média de 93,63%, proporcionada pelo filtro de máxima local com janela de busca, fixa e circular, aplicada a uma nuvem de pontos normalizada e previamente classificada pelo filtro simulador de tecidos. Para a área de estudo e aplicação em ambas as idades, o filtro de máxima local, com janela fixa em formato circular apresentou maior acurácia nas identificações de árvores, 84,02% em média, quando aplicado a um modelo digital de elevação, construído pelo interpolador ponderado ao inverso da distância (idw). Visto todos os cenários empregados, conclui-se que atualmente não existe um algoritmo genérico para aplicações em povoamentos florestais de Pinus taeda L., com espaçamento regular de 2,5m e com idades de 10 a 15 anos, que apresente alto nível de acurácia. Palavras-chave: detecção automática de árvores, filtro de máxima local, filtro de máxima global, segmentação de bacias, censo florestal.Abstract: Currently, there is a demand for methodologies that accurately determine the number of trees in stands of Pinus taeda L., with ages close to harvest, in order to improve forestry estimates and reduce costs related to data collection. In this work, we investigated the potential of three methods of automatic detection of trees in forest stands of Pinus taeda L., aged 10 and 15 years, using LiDAR data (Light Detection and Ranging) airborne pulses discrete and low density of points per m2 (average density, between 3 and 5 points per m²). For this purpose, automatic detection methods can be applied to meet this demand. The automatic detection methods studied were: local maximum filter; global maximum filter; and segmentation by hydrographic basins. The data were submitted to some pre-processing steps, such as removing outliers; the classification of the point cloud, using two different methodologies, the progressive morphological filter and the tissue simulator filter; the normalization of point clouds and digital modeling, the combination of the pre-processing steps resulted in a set of 15 types of data, used as input for the detection methods. To verify the quality of the detection of trees obtained with the algorithms, a forest census was carried out, accounting for the shafts of the stands under study. The results come from 105 scenarios, which consist of the combination of algorithms, detection parameters and input data, being considered adherent those that reached accuracy greater than 80%, when compared to the census. Among the scenarios analyzed, in the 10-year plots, only 2.9% behaved in an adherent manner, reaching an average accuracy of 88.45%, using a maximum local filter with a circular search window, with dimensions inversely proportional to the height and with data entry a non-standardized point cloud. In the 15-year-old plots, 9.5% of the scenarios were considered adherent, with an average accuracy of 93.63%, provided by the local maximum filter with a fixed and circular search window, applied to a standardized point cloud. and previously classified by the tissue simulator filter. For the study and application area at both ages, the local maximum filter, with a fixed circular window showed greater accuracy in the identification of trees, 84.02% on average, when applied to a digital elevation model, built by weighted interpolator to the inverse of the distance (idw). Considering all the scenarios employed, it is concluded that currently there is no generic algorithm for applications in forest stands of Pinus taeda L., with regular spacing of 2.5m and aged 10 to 15 years, which presents a high level of accuracy. Keywords: automatic tree detection, local maximum filter, global maximum filter, basin segmentation, forest censu

Obtenção de informação dendrométricas para inventário florestal automatizado por meio de veículo aéreo não tripulado (VANT)

Orientador: Prof. Dr. Sylvio Péllico NettoCoorientador: Profa. Dra. Ana Paula Dalla Corte, Prof. Dr. Michael P. StragerTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 10/12/2018Inclui referências: p.200-221Área de concentração:Resumo: Este trabalho teve como objetivo analisar o potencial do uso de dados obtidos com sensores passivos embarcados em Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT) para obtenção de variáveis de inventário florestal. Para tanto, um talhão de Eucalyptus urograndis com 5 anos e dois de Pinus taeda com 7 e 16 anos, todos com aproximadamente 3 ha, foram inventariados em censo. Foram mensurados o dap (diâmetro à altura do peito - 1,3 m) e altura, e obteve-se o volume individual com equações polinomiais de 5° grau. Tomou-se a linha e posição de cada árvore na linha, e realizou-se a alocação de todas as árvores em um sistema de coordenadas com apoio de ortomosaicos. Voos com o VANT eBee e câmeras RGB, NIR e Multiespectral foram realizados, objetivando 5 cm de resolução e sobreposição de 80%. As imagens foram processadas com o software Pix4D, obtendo-se um ortomosaico, um modelo digital de superfície (MDS) e uma nuvem de pontos para cada câmera. As resoluções dos ortomosaicos variaram entre 5-7 cm para as câmeras RGB e NIR, e entre 10-14 cm para a câmera Multiespectral. Os MDS de cada câmera foram normalizados a partir de dados LiDAR, resultando em um modelo digital de altura de copa (CHM). Os produtos VANT foram utilizados para a detecção individual de árvores, executada a partir de uma ferramenta desenvolvida neste trabalho, chamada TreeDetect e outros três métodos de detecção. Todos os métodos de detecção mostraram-se promissores, porém os resultados da detecção variaram em função dos 3 talhões. A ferramenta TreeDetect apresentou os melhores resultados pela análise de qualidade em todos os talhões, principalmente quando foi aplicada com a banda espectral selecionada (NIR), se comparado ao seu uso com CHM. Para as estimativas das variáveis dendrométricas dap, altura e volume, as copas de todas as árvores alocadas manualmente foram delimitadas, utilizando-se um algoritmo disponível no pacote rLiDAR. Para cada copa foram extraídas informações derivadas dos produtos VANT, classificados como produtos estruturais (CHM e MDS), espectrais (bandas e índices), e de textura GLCM. Essas variáveis foram aplicadas em modelos de regressão múltipla com seleção stepwise, em sete combinações. As melhores equações estimativas resultaram em R2aj. e Syx% variando entre: 0,27-0,58 e 8,98-16,41% para dap, 0,34-0,52 e 5,94-13,87% para altura, e 0,37-0,59 e 18,57-36,99% para volume. O talhão Eucalyptus apresentou os melhores resultados e o Pinus com 16 anos os piores. A combinação de todas as variáveis apresentou os melhores ajustes em todas as situações. Todas as equações apresentaram resíduos tendenciosos, superestimando as árvores menores e subestimando as maiores, porém a inclusão de um fator de correção calculado em classes de tamanho, permitiu a redução das tendências e melhoria dos ajustes, que atingiram valores de R2aj. acima de 0,70 na maioria dos casos. A aplicação dos modelos estimativos de volume nas árvores detectadas pela ferramenta TreeDetect apresentou resultados muito bons, com erro máximo de 9,09% do volume total do talhão. Portanto, observou-se que dados de VANT podem ser aplicados com sucesso para a detecção de árvores individuais, e subsequente estimativa de variáveis dendrométricas. Palavras-chave: Drone. Árvore individual. Detecção. LiDAR. Regressão Múltipla.Abstract: This project had as main objective to evaluate the potential of using Unmanned Aerial Vehicle (UAV) data, and passive sensors, to obtain forest inventory variables. To accomplish this, one Eucalyptus urograndis stand with 5 years, and two Pinus taeda stands with 7 and 16 years, with approximately 3 ha each, were inventoried at census level. The diameter at breast height (DBH - 1.3 m) and total height of all trees were measured, and the individual volume was obtained using a fifth-degree polynomial equation. The line and position of each tree in the line was also recorded and, with this information each tree was plotted into a coordinate system over an orthomosaic. Flights were made with the UAV eBee and cameras RGB, NIR and Multispectral at an elevation to obtain 5 cm GSD and 80% overlap. The images were processed with Pix4D software, and an orthomosaic, a digital surface model (DSM), and a point cloud were obtained from each camera. The orthomosaic resolutions ranged from 5-7 cm for RGB and NIR cameras, and 10-14 cm for the Multispectral camera. Each camera DSM was normalized with LiDAR data, resulting in a canopy height model (CHM). The UAV products were applied to individual tree detection, performed using a tool called TreeDetect, developed for this project, and three other detection methods. Every detection method presented promising results, but the detection results were variable depending on the three stands. The TreeDetect tool presented the best results considering the quality assessment in all stands, especially when the tool was applied using the spectral band selected (NIR), in comparison with the TreeDetect with the CHM. The crowns of each plotted tree were delimited, using an algorithm available in the rLiDAR package, to predict the variables DBH, height and volume. From each crown, UAV derived metrics were computed, considering structural (CHM and DSM), spectral (bands and indexes) and GLCM textural products. The variables were applied into multiple regression models, with stepwise selection, in seven combinations. The developed equations resulted in R2aj. and Syx% ranging from 0.27-0.58 and 8.98- 16.41% for DBH, 0.34-0.52 and 5.94-13.87% for height, and 0.37-0.59 and 18.57- 36.99% for volume. The Eucalyptus stand presented the best results and the Pinus with 16 years presented the worse results. The combination of all variables provided the best model fit in all situations. All equations presented tendency in the residuals, overestimating the smallest trees and underestimating the largest, therefore the addition of a correction coefficient based in size classes resulted in reduction of those trends and in better fitting values for the equations, reaching R2aj. above 0.70 in most of the cases. Yet, the use of those estimative equations using the detected trees from the TreeDetect tool presented very good results, with maximum error of 9.09% of total stand volume. Considering the above evidences, it is visible that UAV data can be applied with success for individual tree detection and subsequent prediction of dendrometric variables. Keywords: Drone. Individual tree. Detection. LiDAR. Multiple regression

Estimativa de variáveis dendrométricas individuais de Araucaria angustifolia por meio de dados laser scanner aéreo e terrestre

Orientadora: Prof.a Dr.a Ana Paula Dalla CorteCoorientadores: Prof. Dr. Alexandr Behling, Prof. Dr. Carlos Alberto Silva e Prof.Dr. Carlos Roberto SanquettaTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 24/04/2020Inclui referências: p. 112-130Área de concentração: Manejo FlorestalResumo: A tecnologia LiDAR (light detection and ranging) está sendo muito utilizada no setor florestal, porém, os estudos aplicados em florestas nativas do Brasil ainda são incipientes, principalmente em relação ao laser scanner terrestre (TLS). O objetivo principal deste estudo foi estimar variáveis dendrométricas: altura, diâmetro a 1,30 m do solo (dap), volume e biomassa acima do solo de Araucaria angustifolia (Bertol.) Kuntze utilizando dados LiDAR e modelos de estrutura quantitativa. Além disso, estabeleceu-se um protocolo de coleta de dados LiDAR em florestas naturais do Brasil, testou-se a redução da densidade da nuvem de pontos e, ainda, realizou-se a integração de dados de laser scanner aéreo (ALS) e TLS no intuito de obter resultados mais acurados em relação aos obtidos com eles individualmente. O estudo foi desenvolvido em um fragmento de 15,24 ha de Floresta Ombrófila Mista urbana, localizado no Campus III da UFPR. Inicialmente, foram processados os dados ALS, gerou-se o modelo digital do terreno (MDT), modelo digital de superfície (MDS) e canopy height model (CHM) e, a partir disso, foram delimitadas as parcelas a serem inventariadas com o TLS e inventário florestal convencional (IFC). Realizou-se o levantamento TLS, registro da nuvem de pontos, filtragem, segmentação dos indivíduos de araucária e a aplicação do algoritmo TreeQSM para modelagem tridimensional das árvores. Foram estimados valores de diâmetro a 1,30 m do solo (dap) e altura total utilizando o TLS e mensurados em campo (IFC), ao aplicar análise estatística multivariada, por meio do Teste T² de Hotelling, constatou-se que não houve diferença estatística entre os métodos a nível 99% de significância. Obteve-se a raiz do erro quadrático médio (RMSE) de 5,31% entre os dados observados, um viés de 3,32% e uma precisão de 7,94%. Quanto à reamostragem da nuvem de pontos, foram testados os métodos octree, espacial e aleatório, sendo o método octree o único que apresentou perda estrutural das árvores, impossibilitando a modelagem tridimensional com o algoritmo TreeQSM. A integração entre os dados ALS e TLS possibilitou estimar a biomassa acima do solo em função da área de copa mais acurados em relação aos estimados com TLS e ALS individualmente. Os resultados evidenciaram que, tanto o TLS quanto o ALS são ferramentas excelentes para estimativas acuradas de variáveis dendrométricas, assim como a tecnologia LiDAR possibilita a geração de estimativas acuradas da floresta, tanto em micro quanto em macroescalas. Os modelos de estruturas quantitativas são capazes de gerar uma modelagem tridimensional da árvore com grande acurácia, possibilitando que se tenha informações a qualquer altura, bem como de volume e afilamento. Palavras-chave: Mata Atlântica, LiDAR, Sensoriamento Remoto, Floresta nativa, Biomassa acima do solo.Abstract: LiDAR (light detection and ranging) technology have been used a lot in the forestry sector, however, studies applied in native forests in Brazil are still incipient, especially about to the terrestrial laser scanner (TLS). The main objective of this study was to estimate dendrometric variables and above-ground biomass of Araucaria angustifolia using LiDAR data and quantitative structure models. In addition, a LiDAR data collection protocol was established in natural forests in Brazil, the reduction of the point cloud density was tested, and the integration of ALS and TLS data was carried out in order to obtain more accurate results in relation to those obtained with ALS and TLS individually. The study was conducted in a 15.24 ha fragment of mixed urban ombrophilous forest, deominated Capão do Tigre, located on Campus III of UFPR. Initially, ALS data were processed, DTM, DSM and CHM were generated, and from that, the parcels to be inventoried with TLS and IFC were delimited. The TLS survey, point cloud registration, filtering, Araucaria segmentation and application of the TreeQSM algorithm were performed. Dbh and height values were estimated using the TLS and measured in the field (IFC), so that, there was no statistical difference between the methods, an RMSE of 5.31% was obtained between the observed data, a bias of 3, 32% and an accuracy of 7.94%. As for resampling of the point cloud, the octree, spatial and random methods were tested, with the octree method being the only one that presented structural loss of the trees, making three-dimensional modeling with the TreeQSM algorithm impossible. The integration between ALS and TLS data enabled the generation of above-ground biomass estimates as a function of the more accurate canopy area in relation to those estimated with TLS and ALS individually. The results of all chapters showed that both TLS and ALS are excellent tools for estimating dendrometric variables accurately, so that it is concluded that LiDAR technology allows the generation of accurate forest estimates, both in a micro and macro-scale. The models of quantitative structures are capable of generating a three-dimensional modeling of the tree with great accuracy, making it possible to have information at any time, and information on volume and tapering. Keywords: Atlantic Forest, LiDAR, Remote Sensing, Natural forest, aboveground biomass

Modelagem de dados laser scanner terrestre para estimativa do volume em plantios clonais de Eucalyptus spp.

Orientador : Profª. Drª. Christel LingnauCoorientadores : Prof. Dr. Álvaro Muriel Lima Machado e Prof. Dr. Sylvio Péllico NettoTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa: Curitiba, 11/03/2016Inclui referências ao final de cada capítuloÁrea de concentração : Manejo florestalResumo: O presente estudo teve como objetivo geral a obtenção do volume do tronco de árvores individuais em povoamentos clonais de Eucalyptus spp. a partir da modelagem de dados da varredura laser terrestre. A área de estudo está localizada no município de Três Lagoas - MS, em povoamentos clonais de: Eucalyptus grandis e Eucalyptus urophylla - 2 anos; Eucalyptus urograndis - 4 e 5 anos. A coleta de dados foi realizada por meio de varredura laser terrestre, simples e múltipla, e da mensuração florestal convencional em doze parcelas circulares de 400 m2. Para validação dos resultados foram derrubadas e cubadas 103 árvores. As varreduras foram submetidas ao registro e à delimitação da nuvem de pontos da parcela. O algoritmo Tree Detection in Plantation foi desenvolvido e proposto para a detecção semiautomática de árvores com base no padrão de alinhamento do povoamento. Após a detecção, as árvores foram submetidas a um procedimento de filtragem e, posteriormente, foi realizada a modelagem do tronco para obtenção do volume por dois métodos: I) Rede triangular irregular (TIN); e II) Ajuste de Circunferências (AC). No ápice da árvore, onde não foi possível modelar o tronco, a modelagem por regressão foi aplicada. Os modelos polinomiais de Schöpfer e de Hradetzki foram ajustados às séries diamétricas obtidas na cubagem convencional e àquelas extraídas da varredura laser terrestre. Os resultados demonstraram que a utilização de múltiplas estações reduz o efeito de sombreamento no levantamento das parcelas circulares. A aplicação do método de detecção de árvores em conjunto com a análise visual da nuvem de pontos resultou na identificação de 100% das árvores. A altura média alcançada na filtragem em relação à altura total foi de aproximadamente 29%, 53%, e 69% para as árvores de dois, quatro, e cinco anos, respectivamente. O volume tridimensional do tronco resultou em subestimativas de até 32% nas primeiras toras quando comparado com o método de Smalian (diâmetros medidos com a suta). Os métodos de cubagem diferiram estatisticamente pelo teste de Friedman (? = 5%), em que o modelo TIN apresentou os menores valores para a variável volume. As métricas altura total e DAP apresentaram correspondência aos dados de cubagem rigorosa com R2 = 0,98 para os povoamentos de 5 anos. O perfil do tronco foi mais bem expresso pelo modelo Polinomial de Potências Inteiras e Fracionárias utilizando os diâmetros de cubagem. Para os dados laser, o modelo polinomial de Potências Inteiras e Fracionárias representou melhor o perfil do tronco para 4 anos, enquanto o modelo Polinomial de Quinto Grau apresentou o melhor ajuste para povoamentos de 5 anos. Os modelos não conseguiram representar o perfil do tronco para as árvores de 2 anos. A validação dos modelos ajustados resultou em erros médios nas estimativas para os povoamentos de 4 e 5 anos, respectivamente, entre 6,28% e 8,45% para os diâmetros ao longo do tronco e 13,81% e 14,86% para o volume. O levantamento por varredura laser terrestre em florestas estará sujeito aos efeitos de oclusão, sombreamento e ao deslocamento do eixo da árvore ocasionado pelo vento durante a coleta de dados. Esses efeitos podem ser considerados como limitantes na utilização do laser terrestre e devem ser solucionados com o aprimoramento das técnicas de processamento das nuvens de pontos. Palavras chave: varredura laser terrestre, detecção de árvores, modelagem tridimensional, afilamento do tronco.Abstract: This study sought to find the volume of individual trees in clonal stands of Eucalyptus spp. using models derived from terrestrial laser scanning data. The study area is located in the municipality of Três Lagoas, MS, Brazil. Clonal stands consist of 2-yearsold Eucalyptus grandis and Eucalyptus urophylla, and also 4- and 5-years-old Eucalyptus urograndis. Single and multiple terrestrial laser scan data was collected, as well as conventional methods from twelve circular plots with 400 m2. Results were validated using 103 felled trees. Scanned point clouds were registered and demarcated by plot. The algorithm Tree Detection in Plantation used here was developed and proposed for semi-automatic detection of trees based on stand row alignment. Detected trees were subject to a filtering process and stem volume modeled by two methods: I) Triangular Irregular Network (TIN); and II) adjustment of circumferences (AC). Modeling by regression was applied at the apex of the tree, where the trunk could not be modeled. The Schöpfer and Hradetzki polynomial models fitted to the diametric series derived from conventional measurements and those extracted from terrestrial lidar scanning. The results showed that the using multiple stations reduces the shadowing effect of scanning in the circular plots. The tree detection method used in combination with visual examination of the point clouds resulted in identification of 100% of trees. The average height reached in filtering over the full height was approximately 29%, 53%, and 69% for two-, four-, and five-yearsold trees, respectively. The three-dimensional volume of the stem resulted in underestimation up to 32% of the first logs compared to the Smalian method (diameters measured with calipers). Using the Friedman test (? = 5%) the volume estimation methods were statistically different, whereby the TIN model presented the lowest volume estimates. Total height and DBH were similar to conventional measurement data (R2 = 0.98) for 5-years-old stands. The stem profile was best expressed by the polynomial model with integer and fractional powers when the database consisted of diameter measurements. For the LIDAR data, the polynomial model with integer and fractional powers best represented stem profile of four-years-old tree while a fifth degree polynomial model described five-years-old stands best. The models did not adequately represent the stem profile of two-years-old trees. Validation of the fitted models resulted in mean errors in the estimates between 6.28% and 8.45% for the diameter series in 4-years-old and 5-years-old stands, respectively, and 13.81% and 14.86% error for the volume, respectively. Surveying by terrestrial laser scanning in forests will be subject to the effects of occlusion, shadowing, and the displacement of the tree axis by wind during data collection. These are effects that limiting the use of the terrestrial lidar and should be solved by improving cloud point processing techniques. Keywords: terrestrial laser scanning, tree detection, three-dimensional modeling, stem taper

Monitoramento da vegetação arbórea nos sistemas de produção de erva-mate apoiado por geotecnologias.

Neste trabalho são abordadas as técnicas empregadas para o monitoramento da vegetação arbó- rea em três distintos sistemas de produção de erva-mate (sob a floresta natural, em caívas e sob pleno sol). Descrevem-se os métodos de obtenção das variáveis dendrométricas e a avaliação da regeneração natural nos levantamentos de campo, bem como seu respectivo processamento, em diferentes ocasiões; a estruturação de Sistemas de Informações Geográficas e a espacialização das variáveis de interesse; os procedimentos no uso de Veículos Aéreos Não-Tripulados (VANTs) para a aquisição de imagens aéreas dos sistemas de produção e a extração de variáveis relativas à cobertura de copas; a metodologia para estimativa de índices como o de área foliar usando foto- grafias hemisféricas nos sistemas sob cobertura. Este trabalho apresenta aderência a diferentes metas dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) da agenda 2030 proposta pela Organização das Nações Unidas (ONU), especificamente ODS 12 e 15, por tratar de metodologias voltadas à gestão sustentável dos recursos florestais, com ênfase na manutenção da biodiversidade e conservação da floresta por meio de técnicas de moni- toramento baseadas em geotecnologias. O trabalho envolve parcerias entre diferentes instituições e a colaboração de comunidades tradicionais comprometidas com a produção agroecológica.?Selo ODS 12; Selo ODS 15