Orientação exterior de um par estereoscópico Ikonos II com base no modelo não-rigoroso DLT

O crescente avanço tecnológico ocorrido nos últimos anos, tanto da área da Informática, Fotogrametria e também Sensoriamento Remoto, vem contribuindo significativamente para diversas pesquisas sobre extração de informações tridimensionais a partir de imagens de alta resolução. No presente trabalho, uma solução utilizando modelagem não rigorosa baseada na transformação matemática DLT (Direct Linear Transformation) foi utilizada para a orientação exterior de um par estereoscópico de imagens Ikonos II e determinação de coordenadas tridimensionais por intersecção fotogramétrica. O objetivo principal foi o de avaliar o desempenho do modelo na aplicação, como também a obtenção de melhor configuração de pontos de apoio necessários na orientação exterior para fins da determinação de coordenadas tridimensionais por interseção espacial. Os experimentos realizados permitiram recomendar a configuração adequada para a distribuição dos pontos de apoio, onde a exatidão planimétrica foi equivalente a precisão teórica tolerável igual a um pixel de erro nas observações, enquanto a exatidão altimétrica ficou próxima de 1,5 pixels

Detection of large above-ground biomass variability in lowland forest ecosystems by airborne LiDAR

Quantification of tropical forest above-ground biomass (AGB) over large areas as input for Reduced Emissions from Deforestation and forest Degradation (REDD+) projects and climate change models is challenging. This is the first study which attempts to estimate AGB and its variability across large areas of tropical lowland forests in Central Kalimantan (Indonesia) through correlating airborne light detection and ranging (LiDAR) to forest inventory data. Two LiDAR height metrics were analysed, and regression models could be improved through the use of LiDAR point densities as input (<i>R</i>² = 0.88; <i>n</i> = 52). Surveying with a LiDAR point density per square metre of about 4 resulted in the best cost / benefit ratio. We estimated AGB for 600 km of LiDAR tracks and showed that there exists a considerable variability of up to 140% within the same forest type due to varying environmental conditions. Impact from logging operations and the associated AGB losses dating back more than 10 yr could be assessed by LiDAR but not by multispectral satellite imagery. Comparison with a Landsat classification for a 1 million ha study area where AGB values were based on site-specific field inventory data, regional literature estimates, and default values by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) showed an overestimation of 43%, 102%, and 137%, respectively. The results show that AGB overestimation may lead to wrong greenhouse gas (GHG) emission estimates due to deforestation in climate models. For REDD+ projects this leads to inaccurate carbon stock estimates and consequently to significantly wrong REDD+ based compensation payments

Análise do uso combinado de parâmetros de calibração convencionais de calibração em serviço na aerotriangulação de aerofotos obtidas com câmera de baixo custo

O interesse pela utilização de câmeras digitais de pequeno formato e baixo custo vem continuamente aumentando na aerofotogrametria, como uma alternativa viável para mapeamento de pequenas áreas. Muitas pesquisas estão sendo realizadas a respeito da qualidade geométrica que essas câmeras permitem alcançar, e um ponto fundamental nessas pesquisas é a calibração desses equipamentos. A estabilidade destes equipamentos tem sido alvo de intensas pesquisas. Apesar de os parâmetros de calibração se mostrarem constantes ao longo do tempo, as diferenças das condições ambientais durante a calibração e durante o vôo fotogramétrico podem gerar erros não-modelados pela calibração clássica. Entre as câmeras fotogramétricas digitais de grande formato, a utilização de parâmetros de calibração em serviço é padrão nas aerotriangulações. Este trabalho apresenta uma análise da inclusão desses parâmetros na aerotriangulação de um bloco de 13 imagens tomadas com uma câmera de baixo custo. Os resultados apontam para uma melhoria significativa no ajustamento quando da aplicação desses parâmetros, principalmente na altimetria

Variable carbon losses from recurrent fires in drained tropical peatlands

Tropical peatland fires play a significant role in the context of global warming through emissions of substantial amounts of greenhouse gases. However, the state of knowledge on carbon loss from these fires is still poorly developed with few studies reporting the associated mass of peat consumed. Furthermore, spatial and temporal variations in burn depth have not been previously quantified. This study presents the first spatially explicit investigation of fire-driven tropical peat loss and its variability. An extensive airborne LiDAR (Light Detection and Ranging) dataset was used to develop a pre-fire peat surface modeling methodology, enabling the spatially differentiated quantification of burned area depth over the entire burned area. We observe a strong interdependence between burned area depth, fire frequency and distance to drainage canals. For the first time, we show that relative burned area depth decreases over the first four fire events and is constant thereafter. Based on our results, we revise existing peat and carbon loss estimates for recurrent fires in drained tropical peatlands. We suggest values for the dry mass of peat fuel consumed that are 206 t ha(-1) for initial fires, reducing to 115 t ha(-1) for second, 69 t ha(-1) for third and 23 t ha(-1) for successive fires, which are 58% to 7% of the current IPCC Tier 1 default value for all fires. In our study area, this results in carbon losses of 114, 64, 38 and 13 t C ha(-1) for first to fourth fires, respectively. Furthermore, we show that with increasing proximity to drainage canals both burned area depth and the probability of recurrent fires increase and present equations explaining burned area depth as a function of distance to drainage canal. This improved knowledge enables a more accurate approach to emissions accounting and will support IPCC Tier 2 reporting of fire emissions. This article is protected by copyright. All rights reserved