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

Análise de métodos de filtragem em dados laser scanner terrestre aplicados à modelagem tridimensional do tronco de Pinus spp.

Orientadora : Profª Drª Christel LingnauCoorientador : Prof. Dr. Álvaro Muriel Lima MachadoDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa: Curitiba, 14/02/2012Inclui referênciasÁrea de concentração : Manejo florestalResumo: O emprego do equipamento laser scanner terrestre em aplicações florestais, apresenta-se na vanguarda de pesquisas envolvendo tecnologia para reconstrução do ambiente florestal. O modelo do tronco pode ser alcançado utilizando técnicas de modelagem tridimensional, desde que realizado o tratamento prévio da nuvem de pontos para eliminar galhos, folhas e outros objetos que se encontravam no campo de visada do equipamento e que não representem a superfície à ser modelada. Este trabalho teve como objetivo realizar a filtragem na nuvem de pontos laser scanner terrestre para prover dados à modelagem tridimensional do tronco de Pinus spp. Para o estudo foram coletados dados, por meio da varredura múltipla laser e da mensuração florestal, em 12 árvores das espécies de Pinus taeda e Pinus elliottii de um povoamento originado de dispersão natural e com ausência de tratos silviculturais. Inicialmente o processamento de dados laser foi feito de modo semiautomático, o qual recebeu o nome de Filtro Manual (FMa). Posteriormente, foram desenvolvidos e implementados, via programação computacional, quatro métodos automáticos para o isolamento do tronco: Filtro Seções Transversais (FSt), Filtro Seções Transversais Modificado (FMo), Filtro Distância Máxima (FDm) e Filtro Pontos Indexados (FPi). As nuvens de pontos produzidas pelos diferentes métodos de filtragem propostos foram submetidas à modelagem tridimensional e extraído, para cada árvore, o volume de toras em seções de um metro de comprimento. Os volumes obtidos foram confrontados com dados de cubagem rigorosa pelo método de Huber, e a validação dos métodos de filtragem foi realizada utilizando como parâmetro o volume verdadeiro (xilômetro). Os resultados foram analisados por meio de uma abordagem quali-quantitativa e inferência estatística. Problemas na filtragem podem ser apontados devido a presença de árvores adjacentes e a ação do vento. A média percentual de pontos selecionados na varredura múltipla é cerca de 30% para o método semi-automático e menos de 10% para os métodos automáticos. O isolamento do tronco foi eficiente até aproximadamente 60% da altura total das árvores. Os volumes obtidos na modelagem tridimensional não apresentaram diferença estatística significativa quando comparados ao valor paramétrico (teste de Tukey _ = 0,05) indicando que não existem diferenças estatísticas entre os métodos de filtragem testados. Os filtros desenvolvidos neste trabalho podem ser aplicados com êxito em dados laser terrestre de varredura múltipla para o gênero Pinus spp, sendo o Filtro Distância Máxima o mais indicado para realizar a filtragem do tronco.Abstract: The use of terrestrial laser scanner equipment in forestry applications, presents itself at the forefront of research involving technology for reconstruction of the forest environment. The model of the trunk can be achieved using three-dimensional modeling techniques, if performed prior treatment of the point cloud to remove branches, leaves and other objects that were in the field of view of the equipment and do not represent the surface to be modeled. This study aimed to perform the filtering in the cloud of points for terrestrial laser scanner data to provide threedimensional modeling of the stem of Pinus spp. For the study, data were collected through the multiple laser scanning and forestry measurement in 12 species of Pinus taeda and Pinus elliottii a settlement originated from natural dispersal and lack of silvicultural treatments. Initially, the laser data processing was done in a semiautomatic, which was named Manual Filter (FMa). Were subsequently developed and implemented via computer program, four automated methods for the isolation of the trunk: Cross Section Filter (FSt), Modified Cross Section Filter (FMo), Maximum Distance Filter (FDm) and Indexed Points Filter (FPi). The point clouds produced by different filtering methods proposed were submitted to three-dimensional modeling and extracted for each tree, the volume of logs into sections of one meter in length. The volumes obtained were compared to data from the cubed method of Huber and validation of the filtering was performed using the volume parameter as true (xylometer). The results were analyzed using a qualitative-quantitative approach and statistical inference. Filtering problems can be highlighted due to the presence of nearby trees and the wind. The average percentage of selected points in the scan multiple is about 30% for semi-automated method and less than 10% for the automated methods. The isolation of the trunk was effective up to about 60% of the total height of the trees. The volumes obtained in the three-dimensional modeling showed no statistically significant difference when compared to the parametric value (Tukey _ = 0.05) indicating that there are no statistical differences between the filtering methods tested. The filters developed in this work can be applied successfully in terrestrial laser scanning data for multiple Pinus spp, being the Maximum Distance Filter the most suitable to perform the filtering of the trunk

Remotely piloted aircraft-based landfill monitoring

Solid waste causes big problems to the environment and public health when disposed of inadequately. Law 14,026/2020 updated the legal framework for sanitation and amended Federal Law 12,305/2012, which establishes the National Policy for Solid Waste, and is regulated by Federal Decree 10,936/2022, which addresses waste management. The stability of waste massifs in landfills can be compromised by vertical and horizontal displacements. To ensure landfill environments’ physical and economic safety, operational measurements for monitoring such displacements are essential. Due to technological advances, new equipment and topographic survey techniques have emerged. Among them, the use of the remotely piloted aircraft (RPA) is an alternative for fast and effective monitoring, which can support strategic planning in landfills. The aim of the study was to identify displacements in waste massifs of the municipal sanitary landfill of Lages - SC using the RPA. The aerial survey was performed using the RVJET and Phantom 4 Advanced platforms with ground control points. Subsequently, orthomosaics and digital elevation models were produced. The identification of instability points in the landfill was performed. High displacement velocity was identified only at the massifs in operation. The landfill presented uniform surface settlement intensity and steady deformation velocity, not exceeding the warning level. This study calculated the displacement velocity with longer intervals between measurements than those currently used in traditional methods. Despite this, it was possible to build a database and carry out analysis by visual inspections and variations in the elevation of the massifs for preventive and corrective control of the landfill. RPA demonstrated to be adequate to monitor landfills. However, this assessment must be complemented with other instrumental analyses to understand waste massifs’ behavior over time.Os resíduos sólidos trazem grandes problemas ao meio ambiente e à saúde pública quando depositados inadequadamente. A Lei 14.026, de 15 de julho de 2020, atualizou o marco legal do saneamento e alterou a Lei Federal nº 12.305/10, a qual institui a Política Nacional dos Resíduos Sólidos (PNRS) e é regulamentada pelo Decreto Federal nº 10.936/2022. Os aterros sanitários podem sofrer com deslocamentos verticais e horizontais que podem comprometer a estabilidade dos maciços. Medições são essenciais para o monitoramento desses deslocamentos em aterros municipais por razões econômicas e de segurança. O avanço tecnológico dos últimos anos mudou as técnicas e os equipamentos utilizados nos levantamentos topográficos. A aerofotogrametria em veículos aéreos não tripulados (RPA) é uma alternativa de monitoramento rápido e eficaz para subsidiar o planejamento estratégico em aterros sanitários. Este trabalho foi realizado com o objetivo de identificar deslocamentos que evidenciem instabilidade nos maciços do Aterro Municipal de Lages (SC) usando RPA. O aerolevantamento foi feito utilizando as plataformas RVJET e Phantom 4 Advanced, com implantação de pontos de controle no solo. Com esses voos, foram produzidos ortomosaicos e modelos digitais de elevação periódicos. Com base nas séries temporais, foi realizado monitoramento para identificar pontos de instabilidade nos maciços do aterro. A alta velocidade de deslocamento ocorreu apenas nos maciços em operação. Isso era esperado em razão do constante depósito de resíduos e do baixo recalque, esperado para o período analisado. Conclui-se que o aterro sanitário continua sofrendo recalque uniforme, com deformação em velocidade estável, sem ultrapassar o nível de alerta. A análise do comportamento de recalque ao longo do tempo pode ter sido influenciada pelo excesso de vegetação existente na superfície dos maciços. Além disso, a velocidade de deslocamento foi calculada em função de leituras de cotas com tempo de espaçamento maior do que aquele correntemente utilizado nos métodos tradicionais. Apesar disso, o veículo aéreo não tripulado foi eficiente para monitorar ambientalmente o aterro sanitário. Isso possibilitou a construção de uma base de dados e a realização de análise por meio de inspeções visuais e de variação de cotas nos maciços. O RPA apresentou-se adequado para monitorar aterros sanitários. No entanto, esse monitoramento deve ser complementar a outras análises instrumentais, de maneira a contribuir para o entendimento do comportamento dos maciços ao longo dos anos

DETECÇÃO DE ÁRVORES EM NUVENS DE PONTOS DE VARREDURA LASER TERRESTRE

A utilização do laser terrestre para levantamentos em povoamentos florestais tem como objetivo prover dados à modelagem tridimensional das árvores, no entanto, para que seja possível aplicar tal modelo, é necessário realizar a detecção dos pontos que fazem parte de árvores na varredura. O presente estudo propõe um método para a detecção de árvores a partir da nuvem de pontos 3D de plantios florestais. Inicialmente, procura-se reconstituir a distribuição espacial das árvores a partir da aplicação de um algoritmo de segmentação em uma seção transversal (1 metro) da nuvem de pontos. Em seguida, é apresentado um algoritmo para detectar a posição das árvores com base no padrão de alinhamento do povoamento. Por fim, os resultados obtidos são apresentados para validação pelo usuário da nuvem de pontos. O método apresentado foi testado em parcelas circulares instaladas em povoamentos de Eucalyptus spp. levantados por varreduras simples e múltiplas. Os resultados apontaram a necessidade de utilização de múltiplas estações de TLS para redução do efeito de sombreamento no levantamento das parcelas circulares. A aplicação do método de detecção de árvores em conjunto com a análise visual resultou na identificação de 100% das árvores a partir das nuvens de pontos das parcela

UM ALGORITMO PARA FILTRAGEM DO TRONCO EM NUVEM DE PONTOS LASER TERRESTRE DE ÁRVORES DE PINUS spp.

A varredura laser terrestre vem sendo testada e apontada como alternativa nãodestrutiva para mensuração de árvores. Variáveis dendrométricas podem ser obtidasa partir de técnicas de modelagem tridimensional. Porém, é necessária a filtragemdos dados para eliminar pontos que não representam a superfície do tronco. Essetrabalho teve como objetivo apresentar uma proposta de algoritmo, baseada emmétodos já consolidados na literatura, para filtragem automática da nuvem depontos do tronco da árvore. O estudo foi conduzido a partir de doze árvores inseridas em um povoamento inequiâneo de Pinus spp. Três estações laser foramutilizadas para o recobrimento de cada árvore. O algoritmo proposto, denominadode Filtro Distância Máxima (Filtro Dmax), realiza a filtragem do tronco de formaiterativa e em seções da nuvem de pontos. Para o melhor desempenho daautomatização optou-se por um algoritmo parametrizado. O Filtro Dmax foi testadoexperimentalmente e os resultados apontaram que as superfícies dos troncos foramefetivamente filtradas até aproximadamente dois terços da altura total das árvoresestudadas. A alta densidade de acículas impediu a representação das superfícies dostroncos no terço superior das árvores. A aplicação do Filtro Dmax não alterou ascaracterísticas geométricas dos troncos proporcionando dados à modelagemtridimensional

AVALIAÇÃO DA VARREDURA LASER TERRESTRE EM DIFERENTES DISTÂNCIAS DA ÁRVORE PARA MENSURAR VARIÁVEIS DENDROMÉTRICAS

O laser scanner terrestre é uma alternativa para a coleta de dados dendrométricos em campo sem a necessidade da derrubada da árvore. Assim, este estudo teve como objetivo avaliar a influência da distância da varredura laser terrestre na determinação das variáveis dendrométricas. Foram analisadas duas árvores com altura total de 17,14 m e 16,00 m. A varredura laser foi realizada a 5, 10, 15 e 20 m de distância da árvore. Os diâmetros foram obtidos em alturas parciais até o topo da árvore. Os resultados obtidos com a varredura laser foram validados com as medidas obtidas tradicionalmente em campo com suta e trena. A melhor distância para a obtenção das variáveis dendrométricas foi de 15 m para ambas as árvores. As distâncias menores que 10 m não foram indicadas para a mensuração das duas árvores analisadas. A determinação da altura total foi coerente com as medidas paramétricas. Foi possível a determinação de diâmetros até 55% da altura total e, acima, a ramificação da árvore resultou em uma super ou subestimativa. A melhor distância de varredura possivelmente está atrelada à altura da árvore

Avaliação da modelagem tridimensional do tronco de Pinus elliottii a partir de dados laser terrestre Evaluation of three-dimensional trunk modeling of Pinus elliottii from terrestrial laser data

Este trabalho teve como objetivo realizar a cubagem de uma árvore utilizando modelagem tridimensional da nuvem de pontos laser scanner terrestre e comparar os resultados com a cubagem rigorosa tendo o valor obtido no xilômetro como parâmetro para validação. O objeto de estudo foi um indivíduo de Pinus elliottii de um povoamento inequiâneo. A árvore foi submetida a varredura múltipla com laser scanner terrestre e mensurada em campo após ser derrubada. Para facilitar a operacionalização no xilometro o tronco foi divido em seções (toras) de um metro de comprimento. A modelagem tridimensional consistiu em duas etapas: préprocessamento e processamento da nuvem de pontos. Modelos tridimensionais das toras foram construídos com rede triangular irregular possibilitando a obtenção dos volumes e a comparação com a cubagem de Huber (fita métrica e suta). A avaliação dos resultados indica que os volumes, utilizando a modelagem tridimensional de dados laser, foram mais próximos do valor paramétrico nas seções iniciais livres de galhos e acículas. Para as demais seções, o método de Huber utilizando dados da suta é apontado como mais adequado. Foi possível constatar que na parte superior da árvore a alta densidade de acículas impediu que a varredura laser alcançasse a superfície do tronco, impossibilitando a modelagem tridimensional. O desenvolvimento da filtragem automática de pontos que não representam a superfície do tronco e a reconstrução da parte superior da árvore devem ser aprimorados para melhoria dos resultados obtidos na modelagem tridimensional. Abstract This study aimed at performing the cubage of a tree using the three-dimensional modeling of a terrestrial laser scanner point cloud and compare the results with the cubage using the value obtained in xylometer as parameter for validation. The object of study was an individual of Pinus elliottii. The tree was subjected to multiple scan with terrestrial laser scanner and measured in the field after overthrown. To facilitate the operationalization in xylometer the trunk was divided into sections (logs) of a meter long. The three-dimensional modeling consisted of two stages: pre-processing and processing the point cloud. Three-dimensional models were built of logs with triangular irregular network enabling the achievement of volumes compared to cubage Huber (tape measure and calipers). The evaluation of results indicates that the volume measurements obtained by using three-dimensional modeling of laser data was closer to the parametric value in the initial sections of the trunk, till the free section of branches. For other sections, the method using data from Huber caliper is pointed out as more appropriate. It was found that at the top of tree the high density of needles prevented the scanning laser to reach the surface of the trunk, and thus preventing the three-dimensional modeling. The development of automatic filtering of points which do not represent the surface of the trunk and the reconstruction of the top of the tree should be studied to improve the results obtained in three-dimensional modeling

Análise de métodos de filtragem em dados laser scanner terrestre aplicados à modelagem tridimensional do tronco de Pinus spp.

Orientadora : Profª Drª Christel LingnauCoorientador : Prof. Dr. Álvaro Muriel Lima MachadoDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa: Curitiba, 14/02/2012Inclui referênciasÁrea de concentração : Manejo florestalResumo: O emprego do equipamento laser scanner terrestre em aplicações florestais, apresenta-se na vanguarda de pesquisas envolvendo tecnologia para reconstrução do ambiente florestal. O modelo do tronco pode ser alcançado utilizando técnicas de modelagem tridimensional, desde que realizado o tratamento prévio da nuvem de pontos para eliminar galhos, folhas e outros objetos que se encontravam no campo de visada do equipamento e que não representem a superfície à ser modelada. Este trabalho teve como objetivo realizar a filtragem na nuvem de pontos laser scanner terrestre para prover dados à modelagem tridimensional do tronco de Pinus spp. Para o estudo foram coletados dados, por meio da varredura múltipla laser e da mensuração florestal, em 12 árvores das espécies de Pinus taeda e Pinus elliottii de um povoamento originado de dispersão natural e com ausência de tratos silviculturais. Inicialmente o processamento de dados laser foi feito de modo semiautomático, o qual recebeu o nome de Filtro Manual (FMa). Posteriormente, foram desenvolvidos e implementados, via programação computacional, quatro métodos automáticos para o isolamento do tronco: Filtro Seções Transversais (FSt), Filtro Seções Transversais Modificado (FMo), Filtro Distância Máxima (FDm) e Filtro Pontos Indexados (FPi). As nuvens de pontos produzidas pelos diferentes métodos de filtragem propostos foram submetidas à modelagem tridimensional e extraído, para cada árvore, o volume de toras em seções de um metro de comprimento. Os volumes obtidos foram confrontados com dados de cubagem rigorosa pelo método de Huber, e a validação dos métodos de filtragem foi realizada utilizando como parâmetro o volume verdadeiro (xilômetro). Os resultados foram analisados por meio de uma abordagem quali-quantitativa e inferência estatística. Problemas na filtragem podem ser apontados devido a presença de árvores adjacentes e a ação do vento. A média percentual de pontos selecionados na varredura múltipla é cerca de 30% para o método semi-automático e menos de 10% para os métodos automáticos. O isolamento do tronco foi eficiente até aproximadamente 60% da altura total das árvores. Os volumes obtidos na modelagem tridimensional não apresentaram diferença estatística significativa quando comparados ao valor paramétrico (teste de Tukey _ = 0,05) indicando que não existem diferenças estatísticas entre os métodos de filtragem testados. Os filtros desenvolvidos neste trabalho podem ser aplicados com êxito em dados laser terrestre de varredura múltipla para o gênero Pinus spp, sendo o Filtro Distância Máxima o mais indicado para realizar a filtragem do tronco.Abstract: The use of terrestrial laser scanner equipment in forestry applications, presents itself at the forefront of research involving technology for reconstruction of the forest environment. The model of the trunk can be achieved using three-dimensional modeling techniques, if performed prior treatment of the point cloud to remove branches, leaves and other objects that were in the field of view of the equipment and do not represent the surface to be modeled. This study aimed to perform the filtering in the cloud of points for terrestrial laser scanner data to provide threedimensional modeling of the stem of Pinus spp. For the study, data were collected through the multiple laser scanning and forestry measurement in 12 species of Pinus taeda and Pinus elliottii a settlement originated from natural dispersal and lack of silvicultural treatments. Initially, the laser data processing was done in a semiautomatic, which was named Manual Filter (FMa). Were subsequently developed and implemented via computer program, four automated methods for the isolation of the trunk: Cross Section Filter (FSt), Modified Cross Section Filter (FMo), Maximum Distance Filter (FDm) and Indexed Points Filter (FPi). The point clouds produced by different filtering methods proposed were submitted to three-dimensional modeling and extracted for each tree, the volume of logs into sections of one meter in length. The volumes obtained were compared to data from the cubed method of Huber and validation of the filtering was performed using the volume parameter as true (xylometer). The results were analyzed using a qualitative-quantitative approach and statistical inference. Filtering problems can be highlighted due to the presence of nearby trees and the wind. The average percentage of selected points in the scan multiple is about 30% for semi-automated method and less than 10% for the automated methods. The isolation of the trunk was effective up to about 60% of the total height of the trees. The volumes obtained in the three-dimensional modeling showed no statistically significant difference when compared to the parametric value (Tukey _ = 0.05) indicating that there are no statistical differences between the filtering methods tested. The filters developed in this work can be applied successfully in terrestrial laser scanning data for multiple Pinus spp, being the Maximum Distance Filter the most suitable to perform the filtering of the trunk

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

DETECÇÃO DE ÁRVORES EM NUVENS DE PONTOS DE VARREDURA LASER TERRESTRE

A utilização do laser terrestre para levantamentos em povoamentos florestais tem como objetivo prover dados à modelagem tridimensional das árvores, no entanto, para que seja possível aplicar tal modelo, é necessário realizar a detecção dos pontos que fazem parte de árvores na varredura. O presente estudo propõe um método para a detecção de árvores a partir da nuvem de pontos 3D de plantios florestais. Inicialmente, procura-se reconstituir a distribuição espacial das árvores a partir da aplicação de um algoritmo de segmentação em uma seção transversal (1 metro) da nuvem de pontos. Em seguida, é apresentado um algoritmo para detectar a posição das árvores com base no padrão de alinhamento do povoamento. Por fim, os resultados obtidos são apresentados para validação pelo usuário da nuvem de pontos. O método apresentado foi testado em parcelas circulares instaladas em povoamentos de Eucalyptus spp. levantados por varreduras simples e múltiplas. Os resultados apontaram a necessidade de utilização de múltiplas estações de TLS para redução do efeito de sombreamento no levantamento das parcelas circulares. A aplicação do método de detecção de árvores em conjunto com a análise visual resultou na identificação de 100% das árvores a partir das nuvens de pontos das parcela