ESTIMATIVA DE VARIÁVEIS FLORESTAIS COM DADOS DO PERFILAMENTO A LASER (LiDAR)

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1 ESTIMATIVA DE VARIÁVEIS FLORESTAIS COM DADOS DO PERFILAMENTO A LASER (LiDAR) Patrick dos Santos Bastos 1 ; Jessica Nepomuceno Patriota 2 ; Marcos Giongo 3 1 Aluno do Curso de Engenharia Florestal; PIBIC/CNPq, Gurupi; patricksantos@uft.edu.br 2 Aluno do Curso de Engenharia Florestal; Gurupi; jessica_pgt@hotmail.com 3 Orientador do Curso de Engenharia Florestal; Campus de Gurupi; giongo@uft.edu.br RESUMO A tecnologia LiDAR vem sendo gradativamente aplicada na área florestal, tendo-se apresentado como excelente alternativa, pelos ótimos resultados em termos de precisão, facilidade de uso e benefícios. O estudo teve como objetivo avaliar o uso dos dados da varredura laser scanning aerotransportado para a estimativa de variáveis florestais em uma área florestal localizada na cidade de Curitiba, Estado do Paraná. O levantamento foi realizado com uma altitude de vôo de metros, com velocidade média de 150 km/h, com o ângulo de varredura de 15 e diâmetro do feixe laser de 0,27 m, também foi realizada a coleta de dados através do inventário florestal. Para estimar algumas variáveis foram utilizadas duas metodologias com algumas variações. A primeira metodologia (1) foi baseada na estimativa da (h bc ) e a segunda metodologia (2) baseouse na estimativa em nível de área. A metodologia (1), não apresentou resultados satisfatórios. Na metodologia (2) observou-se que o aumento da dimensão das grades utilizadas para a estimativa, proporcionou uma redução do erro quadrático médio (RMSE). Palavras-chave: LiDAR; sensoriamento remoto; inventário florestal; incêndios. INTRODUÇÃO As informações confiáveis na área florestal são essenciais para o planejamento das atividades de manejo florestal, conservação dos recursos, definição de estratégias e táticas de planejamento, permitindo que os gestores utilizem com maior eficiência os recursos financeiros, geralmente bastante limitados (GIONGO et al., 2010). Como as florestas constituem sistemas biológicos dinâmicos que estão continuamente mudando, os modelos de crescimento e produção são necessários para projetar estas mudanças e fornecer informações relevantes para auxiliar nas tomadas de decisões (ZONETE,

2 2009). A utilização racional dos recursos florestais tem motivado o uso de dados de sensoriamento remoto como uma ferramenta de controle e fiscalização e suporte as atividades de planejamento e monitoramento florestal. De acordo com (ZANDONA et al., 2008), Até recentemente, as fotografias aéreas foram as principais fontes de dados de sensoriamento remoto para fins florestais. Porém, novas tecnologias baseadas em imagem digital vêm apresentando muitas vantagens: menor custo de aquisição, maior facilidade de processamento e análise. E segundo (SCHIMALESKY; CENTENO, 2008) em extensas áreas de densa cobertura florestal, e na presença constante de nuvens o único método tecnicamente e economicamente viável para levantamentos capaz de prover ampla cobertura e a técnica LiDAR (Light Detection And Ranging). A tecnologia LIDAR aplica-se aos mais variados campos, onde e capaz de fornecer conjuntamente informações horizontais e verticais precisas em alta resolução espacial (MARTINS et al., 2007). O trabalho de pesquisa tem como objetivo geral avaliar o uso dos dados da varredura laser scanning para a estimativa de variáveis florestais em uma área de Floresta de Araucária. MATERIAL E MÉTODOS A área de estudo esta localizada na Região Sul do Brasil, na cidade de Curitiba Estado do Paraná, entre as coordenadas 25 27'06''S / 49 14'37''W e 25 26'40''S / 49 14'10''W (Figura 1). A altitude é de 900 m, apresentando um clima subtropical úmido mesotérmico (Cfb) sem estação seca definida, com temperatura média no mês mais quente de 22 C e de 12 C no mês mais frio (PEEL et al., 2007). Figura 1 - Localização da área de estudo.

3 Levantamentos de campo e características da cobertura florestal A área de estudo foi dividida em blocos com o uso de uma grade de 50 m, em toda sua extensão. Cada bloco foi codificado com uma letra e um número, utilizando-se o sistema de coordenadas UTM, que teve como objetivo facilitar os trabalhos de campo e permitir que as informações resultantes do inventário florestal fossem obtidas de forma georreferenciada, permitindo a avaliações das estimativas obtidas a partir das informações da varredura laser. Foram obtidos 80 blocos, sendo um bloco selecionado de forma aleatória para a realização de um censo dos indivíduos arbóreos. Os dados da varredura laser foram adquiridos através de um sistema LiDAR aerotransportado fabricado pela empresa canadense Optech Inc., modelo ALTM 2050 (Airborne Laser Terrain Mapper). Este modelo apresenta uma frequência de perfilamento de até 50 mil pontos/segundo). O levantamento LiDAR na área de estudo foi realizado com a altitude de vôo de metros, com velocidade média de 150 km/h, com o ângulo de varredura de 15º e um diâmetro do feixe laser a terra de 0,27 m. Foi elaborado um arquivo com os limites da área de estudo onde foram extraídos dados da varredura laser scanning de interesse e obtidas às altitudes do terreno de cada um dos pontos da varredura laser. Para estimar a altura da base das copas (h bc ) das árvores, foram utilizadas duas diferentes metodologias; a primeira metodologia (1) foi baseada na estimativa da (h bc ) de árvores individuais e a segunda metodologia (2) baseou-se na estimativa em nível de área. Na metodologia 1, a estimativa da h bc foi baseada na identificação dos pontos de menor altura em áreas circulares e com os dados obtidos no inventário florestal, a altura mínima da (h bc ) foi de 1,50 m, desta forma utilizou-se como restrição que os pontos da varredura laser utilizados na estimativa, não fossem inferiores a 1,40 m. Assim, todos os pontos com altura igual ou inferior a 1,40 m foram eliminados antes do processo de estimativa da (h bc ). Na metodologia 2, a estimativa da (C h ) por unidade de área, partiu da elaboração de grades com diversas dimensões sobre a área inventariada, onde apresentaram forma quadrada com dimensões de 10, 15 e 20 m. Em cada sub-parcelas, foram identificados e extraído o conjunto de informações das alturas dos pontos em relação ao terreno através da varredura laser. A estimativa da (h bc ) das árvores nas sub-parcela foram obtidas através das ondas simuladas, com a mesma restrição utilizada na metodologia (1).

4 Com os dados dendrométricos espacializados obtidos durante o levantamento de campo foi possível estimar e elaborar um modelo digital tridimensional da parcela inventariada, conforme se pode observar na Figura 2. Figura 2 - Estrutura tridimensional obtida através dos dados provenientes do levantamento de campo. RESULTADOS E DISCUSSÃO Na metodologia (1) o teste Qui-quadrado (χ 2 ) revelou que as estimativas obtidas dos dados LiDAR apresentaram diferenças significativas em relação os valores do inventário florestal. O método de área fixa apresentou um RMSE de 5,07 m e o uso da área variável um RMSE de 3,60 m. O uso da metodologia (2) na estimativa da altura média da base das copas das árvores (C h ) a partir dos dados LiDAR demonstrou grande potencialidade da aplicação dos dados deste sensor na estimativa desta variável. Em todas as variações das dimensões da grade (10, 15 e 20 m) avaliados na metodologia (2) o teste Qui-quadrado (χ 2 ) aplicado nas estimativas da (C h ) obtidas através dos dados LiDAR em relação às médias calculadas para cada célula com o uso de dados obtidos através do inventario florestal, aceitou-se a hipótese da nulidade, ou seja, as frequências observadas não são diferentes das frequências esperadas. As estimativas obtidas com a metodologia (2) não apresentaram diferença significativa entre os valores obtidos tradicionalmente para a probabilidade de 0,01 (ver resultados na Tabela 1).

5 Tabela 1 Resultados obtidos através do teste Qui-quadrado (χ 2 ),aplicado na metodologia (2) para uma probabilidade de 99%. Sub-parcelas (χ 2 cal) (df) (χ 2 tab) (RMSE) RMSE% 10 9, ,85 1,42 23, , ,23 0,95 15, ,06 8 1,64 0,82 13,84 Legenda: Valor calculado (χ 2 cal), Valor tabelado (χ 2 tab), Graus de liberdade (df), Erro médio quadrático (RMSE), Erro médio quadrático em percentual (RMSE%). LITERATURA CITADA GIONGO, M.; BASTOS, P. S.; PINTO JÚNIOR, J. P. LIDAR: princípios e aplicações florestais. Pesquisa florestal Brasileira, v. 30, p , MARTINS, M. S.; CARVALHO, L. M. T.; SILVA, C. S. J.; VIEIRA, S. R. AZEVEDO, A. P. S. Determinação da altura e estimativa do número de árvores em um povoamento florestal usando LiDAR. In: XIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, p , PEEL, M. C., FINLAYSON, B. L., MCMAHON, T. A. (2007). Updated world map of the Köppen-Geiger climate classification. Hydrol. Earth Syst. Sci., 11, SCHIMALESKY, V.; CENTENO, J. A. S. Avaliação da qualidade da informação altimétrica derivada a laser em uma região coberta por vegetação: estudos de caso. Floresta, v. 38, p , ZANDONA, D. F.; LINGNAU, C.; NAKAJIMA, N. Y. Varredura a Laser aerotransportado para estimativa de variáveis dendrométricas. Scientia Forestalis, v. 36, n. 80, p , ZONETE, M. F. Análise do uso da tecnologia laser aerotransportado para inventário florestais em plantios clonais de Eucalyptus sp, no Sul da Bahia. Divisão de biblioteca e documentação - ESALQ/USP, USP, p. 95, AGRADECIMENTOS O presente trabalho foi realizado com o apoio do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico CNPq Brasil.