Descrição
Palavras-chave: Sensoriamento Remoto, CHM, Manejo Florestal de Precisão.
A mensuração da altura das árvores é fundamental para estimar o volume de madeira, a biomassa e o estoque de carbono, sendo um dos parâmetros mais importantes em inventários e modelagem florestais. Este estudo teve como objetivo avaliar a aplicabilidade da tecnologia LiDAR (do inglês, Light Detection and Ranging, Detecção e Alcance de Luz) embarcada em drone para a estimativa da altura de árvores em um povoamento experimental de Eucalyptus grandis W. Hill ex Maiden em Lavras (MG). A aquisição dos dados foi realizada com o sensor DJI Zenmuse L1 acoplado a um drone DJI Matrice 300 RTK, gerando uma nuvem de pontos que foi processada nos softwares DJI Terra, CloudCompare e no RStudio. O Modelo Digital de Terreno (Digital Terrain Model, DTM) e o Modelo Digital de Superfície (Digital Surface Model, DSM) foram utilizados para construir o Modelo Digital de Altura do Dossel (Canopy Height Model, CHM), que representa a altura da vegetação em relação ao solo. Para validação, medidas em campo foram coletadas com um hipsômetro TruPulse 200 e comparadas às estimativas do CHM. Os resultados indicaram alturas variando entre 27,98 e 53,15 m, com desempenho estatístico satisfatório (R² = 0,74; RMSE = 1,65 m; MAE = 1,34 m; MAPE = 2,69%; BIAS = -0,54 m). Conclui-se que o LiDAR embarcado em drone apresenta grande potencial para a mensuração de atributos dendrométricos, podendo contribuir para o Manejo Florestal de Precisão e reduzir a necessidade de medições intensivas em campo.
Agradecimentos
Os autores agradecem o apoio financeiro das agências FAPEMIG (processo nº APQ-03741-23) e CNPq.
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