AVALIAÇÃO PRELIMINAR DE DADOS OBTIDOS POR VANT EM TALHÃO FLORESTAL CLONAL DE Eucalyptus urograndis H13 NO ESTADO DE MATO GROSSO

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1 AVALIAÇÃO PRELIMINAR DE DADOS OBTIDOS POR VANT EM TALHÃO FLORESTAL CLONAL DE Eucalyptus urograndis H13 NO ESTADO DE MATO GROSSO PRELIMINARY DATA OBTAINED BY UAV INTO CLONAL FOREST STANDS OF Eucalyptus urograndis H13 IN THE STATE OF MATO GROSSO Gustavo Manzon Nunes¹, Dennis Junio Esteves Vieira¹, Samuel de Pádua Chaves e Carvalho¹ 1 Universidade Federal do Mato Grosso UFMT, Faculdade de Engenharia Florestal, LabSensor-Laboratório de Sensoriamento Remoto e Geotecnologias, Av. Fernando Corrêa da Costa, nº Bairro Boa Esperança. CEP: , Cuiabá - MT, Brasil gustavomn@gmail.com, esteves.dennis@gmail.com, sam.padua@gmail.com RESUMO O uso de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) vem propiciando nos últimos anos, um grande avanço em pesquisas na área de geotecnologias a nível mundial, nas mais variadas aplicações incluindo a área de Engenharia Florestal. Tendo em vista análises relacionadas com a obtenção de parâmetros florestais, foi selecionada para este estudo, uma área piloto localizada no município de Nova Maringá no Estado de Mato Grosso, que possui plantios florestais clonais de Eucalyptus urograndis H13. Para a obtenção dos dados foi utilizado o Mini VANT ECHAR 20A, equipado com câmera RGB de 18 Mpixels, possibilitando a obtenção de ortofotos com a resolução espacial de 11 centímetros. Após a realização do pós processamento foram utilizados métodos de classificação orientada a objetos permitindo a obtenção dos parâmetros florestais de número de indivíduos por hectare e área de copa por hectare. Quanto a detecção correta de copas e conseqüentemente de indivíduos, obteve-se uma acurácia de 97%, área de copa média de 1800 m 2 por hectare compatível com 18% da área, demonstrando o elevado potencial para o uso de dados do VANT para aquisição de informações dendrométricas em talhões e povoamentos florestais. Palavras-chave: Parâmetros florestais, aerofotogrametria, classificação orientada a objetos. ABSTRACT In recent years, the use of unmanned aerial vehicles (UAV) has allowed great advances in various fields of geotechnical research, including forest engineering. With the aim of analysing the attainment of forest parameters, a pilot area where clonal plantations of Eucalyptus urograndis H13, located in Nova Maringá, state of Mato Grosso, was chosen to conduct this study. Data was obtained from a RGB camera of 18 Mpixels attached to a mini UAV (ECHAR 20A), which produced orthoimages with spatial resolution of 11 cm. After pos-processing, object oriented classification methods were used, which originated forest parameters of individual numbers per hectare (ha) and canopy area per ha. As for the detection of canopies, and consequently individuals, an accuracy of 97% was reached, and an area of average canopy of 1800 m 2 per ha, accounting for 18% of the area. This demonstrates the high potential of the use of UAVs for the acquisition of dendrometric information in forest stands and populations. Keywords: Forest parameters, aerophotogrammetry, object oriented classification.

2 INTRODUÇÃO O advento de novas tecnologias, como a utilização de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs), primeiramente alavancado com o uso militar, tem atingido maturidade e já vem possibilitando aplicações para uso comercial e civil. Dentre os vários avanços que estão sendo incorporados em VANTs, pode-se elencar melhorias nos sistemas de orientação, confiabilidade e durabilidade da plataforma, câmeras e sensores customizáveis, inovações em hardware e software, além de opções no uso de baterias mais duráveis. Estas melhorias tecnológicas combinadas com uma diminuição nos custos de componentes eletrônicos, apresentam uma oportunidade fantástica para aplicações de dados obtidos por VANTs em Engenharia Florestal e análise de recursos naturais. Alguns estudos já comprovaram a eficiência do uso de dados obtidos por VANT na geração de informações sobre a cobertura florestal para distintas abordagens. Pode-se destacar alguns deles, como o estudo desenvolvido pro Berni et al. (2009), que utilizou dados no infravermelho termal e multiespectrais para o monitoramento da vegetação; Dunford et al. (2009), que caracterizou florestas ripárias no Mediterrâneo; Glenn et al. (2011), que demonstrou a utilização de índices de vegetação como base para a geração de informações biofísicas da vegetação; Wallace et al. (2012), que com a obtenção de dados LIDAR com VANT, gerou informações de alturas e identificação de árvores para apoio a inventário florestal. Dada a dificuldade de extração de informações a partir de imagens de alta resolução como é o caso deste estudo, diversos autores têm adotado com sucesso uma nova abordagem de processamento, na qual a unidade primitiva de processamento não é mais o pixel, e sim objetos compostos por vários pixels, por esta razão denominada, classificação orientada a objetos (BAATZ e SHÄPE, 2000; WHITESIDE e AHMAD, 2005; CHUBEY et. al., 2006). A classificação orientada a objetos é realizada respeitando a hierarquia da segmentação, porém parte do nível mais grosseiro (superobjeto) para o nível mais detalhado (subobjeto). Durante o processo de classificação dos objetos de uma imagem, dois fatores devem ser considerados: os descritores dos objetos que permitem o processo de diferenciação de cada classe e o classificador a ser utilizado (ZHANG e MAXWELL, 2006). Os descritores empregados para efetuar a caracterização das classes equivalem às aplicações de funções matemáticas que possibilitam revelar os atributos dos objetos da imagem (ANTUNES, 2003). A orientação a objeto permite ao usuário definir regras complexas baseadas em características espectrais e de relações espaciais. Este modelo permite que a semântica possa ser desenvolvida apoiada em parâmetros físicos e de conhecimento sobre relacionamentos (BLASCHKE et al., 2005). Deste modo, este trabalho objetivou, a exploração das potencialidades do uso de informações obtidas por um VANT em talhão florestal de Eucalyptus urograndis H13, que pode permitir a obtenção indireta de parâmetros florestais, servindo de subsídios para a realização de inventários florestais, quantificação e gerenciamento de plantios florestais. Área de Estudo MATERIAL E MÉTODOS O local selecionado para este estudo foi a Fazenda Apaza pertencente a Guavirá Indústrias de Madeira, que está estabelecida desde 1986, na região Médio Norte de Mato Grosso no Município de Nova Maringá, a 370 km de Cuiabá. Além de investimentos em plantações de eucalipto, teca e outras espécies exóticas, possui um moderno parque fabril no qual industrializa suas próprias florestas e também as de outros plantadores do Estado. Para este estudo, visou-se o foco na análise de um talhão de Eucalyptus urograndis H13 conforme a Figura 1, sendo o plantio realizado no mês de julho do ano de 2008 com espaçamento de 3,5 x 3,5 metros. O talhão até o momento não sofreu nenhuma intervenção silvicultural como derrama e desbaste.

3 O sobrevôo da área foi realizado no dia 7 de maio de 2014, juntamente com a campanha que prosseguiu até o dia 9 de maio de Figura 1. Localização da área de estudo. Figure 2. Location of the study area. Aquisição e Pré Processamento dos dados Para a aquisição dos dados foi utilizado o VANT ECHAR 20A produzido pela Empresa Xmobots de São Carlos-SP, tendo entre suas principais características: envergadura de 2,17 metros, lançamento via catapulta, autonomia de vôo de 40 a 70 minutos dependendo da duração das baterias e também das condições atmosféricas, possibilidade de aquisição de fotografias recobrindo áreas de até 3000 ha por sobrevôo, terminal de dados GDT-S20A com comunicação para raios de até 30 km do local de lançamento, estação de controle em terra com display touchscreen e visualização em tempo real do vôo por câmera de vídeo acoplada no VANT, payload de até 1 kg, módulo com sistema GPS no VANT e pouso via acionamento de pára-quedas. Antes da realização do sobrevôo com o VANT foi necessária a solicitação do NOTAM (Notice to Airmen - Aviso aos Aeronavegantes), junto ao AIS (Serviço de Informação Aeronáutica), que autoriza a utilização do espaço aéreo no Brasil. O NOTAM, é o documento que contém informações relativas ao estabelecimento, à condição ou à modificação de qualquer instalação aeronáutica, serviço, procedimento ou perigo, cujo conhecimento oportuno seja essencial para o pessoal encarregado das operações de vôo (DECEA, 2014). Para o planejamento do vôo aerofotogramétrico, foi utilizado o software Mission Planner desenvolvido pela Empresa Xmobots. A altitude a nível do solo no local de lançamento foi de 390 m, sendo a altitude de vôo de 990 metros (600 metros a partir do nível do solo). O recobrimento longitudinal entre fotos foi de 60% e recobrimento lateral de 50%. Com uma câmera câmera RGB Cannon T3i acoplada no VANT, configurada com a distância focal de 21 mm foram obtidas as fotografias e armazenadas em cartão de memória. Posteriormente, após o pouso do VANT foram descarregadas as fotografias e analisado o log do sobrevôo registrado, que possui as informações do registro das fotografias como suas coordenadas geográficas,

4 altitudes e informações de rotação em três dimensões no centro de massa do veículo que são denominadas arfagem (y), rolagem (x) e guinada (z). Para a realização das análises das informações do sobrevôo pós pouso é utilizado o software Payload Analyzer também desenvolvido pela Empresa Xmobots. Para o pós processamento e aerotriangulação, mosaicagem, geração do ortomosaico e do Modelo Digital de Elevação foi utilizado o software Agrisoft Photoscan Pro Para a seleção das parcelas, foi utilizada a extensão Hawth s Tools junto ao Sistema de Informações Geográficas ArcGIS Finalmente, com o software ecognition, via classificação orientada a objetos, foi realizada a extração de variáveis florestais tendo em vista a detecção e contagem de indivíduos, verificação de área de copa por hectare e área média de copa por indivíduo. Como primeiro passo para obtenção de objetos de imagem com alta homogeneidade, visando delinear as áreas de copa, foi utilizado o algoritmo multiresolution segmentation para a segmentação das fotografias aéreas. Este algoritmo permite que vários parâmetros sejam definidos pelo analista da imagem. O primeiro deles é o peso dos diferentes canais de cores RGB utilizados, o mesmo peso (Valor 1) foi escolhido para cada um dos componentes RGB da Imagem. O segundo parâmetro a ser definido é o parâmetro de escala, que define o tamanho dos objetos e determina a heterogeneidade máxima permitida dos objetos, um valor 15 foi selecionado para o parâmetro de escala neste estudo. Finalmente, são definidos os parâmetros color, shape, que definem a homogeneidade total relativa para os objetos de imagem resultantes (Baatz e Schäpe, 2004). Quanto maior o valor para os parâmetros shape ou color, os objetos resultantes serão mais optimizados para homogeneidade espacial ou espectral. Neste estudo foi considerada a opção que melhor se adaptou e delineou as copas, baseado na analise visual dos objetos gerados. Os valores de scala parameter, shape and compactness adotados foram respectivamente, 15, 0.1, 0.5. A classificação foi executada a partir do classificador Nearest Neigbor. A partir dos objetos iniciais, foram recolhidas amostras de treinamentos para as duas classes temáticas adotadas, copas e não copas. Posteriormente os objetos foram classificados e agrupados nas classes temáticas adotadas. RESULTADOS Processamento e obtenção de parâmetros florestais Com o processamento aerofotogramétrico no Agrisoft Photoscan Pro 1.0.4, obteve-se no total 72 fotos com a dimensão individual de 580 x 380 metros e uma resolução espacial de 11 cm. Na Figura 2, podem ser visualizadas as informações referentes a aquisição das fotos do sobrevôo. Quanto a localização, o talhão selecionado para estudo situa-se no sul do ortomosaico, verificando-se que os erros de posicionamento no eixo Z variou de -1,77 a 1,77. No eixo XY sem o uso de pontos de controle em campo na área do talhão o erro foi de até 8 metros. Já a sobreposição entre fotos na região explorada variou de 5 a 8 fotos.

5 Figura 2. Em (A) são apresentados os erros estimados no eixo Z considerando a cor das elipses e no eixo XY tendo em vista a forma da elipse. Em (B) é demostrada a sobreposição entre as fotos utilizadas para a mosaicagem. Figure 2. In (A) presents the estimated errors in the Z axis whereas the color of the ellipse and in the XY-axis in view of the shape of the ellipse. In (B) is checked for overlap between photos used for mosaicking. Com a extensão Hawth s Tools junto ao Sistema de Informações Geográficas ArcGIS 10.2, foram espacializadas parcelas, gerado-se um grid de parcelas quadrangulares de 100 x 100 metros (1 ha) e sorteadas 4 parcelas para o processamento, totalizando 4 ha (Figura 3), buscando assim a não tendenciosidade dos resultados que foram obtidos.

6 Figura 3. Espacialização das parcelas analizadas no talhão de Eucalyptus urograndis H13. Figure 3. Spatial distribution of the plots analyzed in the Eucalyptus urograndis H13 stands. Tendo-se obtido as 4 parcelas, foi realizada individualmente o processamento via classificação orientada a objetos, obtendo-se respectivamente na classificação temática as áreas com copa e áreas não copa, como pode ser observada na Figura 4. Figura 4. Relação das 4 parcelas analisadas. Em A, visualiza-se o recorte das parcelas com 1 ha. Em B, o recorte com a segmentação realizada. Em C, as duas classes mapeadas, sendo na cor verde as copas e em vermelho áreas não copa. Figure 4. Ratio of 4 plots analyzed. In A, the clipping of the plots of 1 ha is observed. In B, the clipping with the segmentation performed. In C, the two mapped classes, with the crown in green and red areas not crown.

7 A partir da classificação temática nas 4 parcelas, gerou-se a Tabela 1 com as quantificações e informações estatísticas relacionadas. Tendo em vista a relação com número de copas real, os indivíduos de cada parcela foram contados visualmente diretamente nas parcelas selecionadas para a comparação e verificação da acurácia dos resultados obtidos via processamento. Tabela 1. Parâmetros extraídos das 4 parcelas estudadas, localizadas na Fazenda Apaza em Nova Maringá - MT, através de segmentação e classificação. Table 1. Extracted parameters from 4 plots studied, located in Apaza Farm in Nova Maringá MT, through segmentation and classification. Parâmetros Parcela 1 Parcela 2 Parcela 3 Parcela 4 Nº de copas contadas visualmente (N) Nº de copas detectadas (n) Diferença (N-n) Superfície de copa (ha) 0,2035 0,1983 0,1673 0,1516 Superfície de copa (m²) Superfície não copa (ha) 0,7965 0,8017 0,8327 0,8494 Superfície não copa (m²) Porcentagem de superfície de copa (%) 20,3 19,8 16,7 15,2 Média superfície por indivíduo (m²/n) 4,58 4,42 3,35 4,36 Pode-se verificar que no geral a detecção automática subestima o valor real obtido pela contagem manual dos indivíduos, sendo que o maior erro foi verificado na parcela 1, com a perca de 25 indivíduos em relação à verdade de campo. Considerando a contagem automática dos indivíduos, a parcela 1 apresenta maior superfície de copa, com aproximadamente 2035 m², além de apresentar maior média de superfície de copa por indivíduo, com 4,6 m² por indivíduo. A parcela 4, apresentou menor superfície de copa, com 1516 m², podendo ser explicado por ser a parcela com menos indivíduos detectados e visualmente apresentar algumas falhas causada pela mortalidade causada por patógeno ou de causa ambiental com queda de raios. A parcela 3 apresentou a menor média de superfície de copa por indivíduo, 3,36 m² por indivíduo, sendo explicado por esta parcela possuir o maior número de árvores contadas. Como total obteve-se a acurácia de 97% das copas detectadas. Em geral a superfície de copa por hectare variou de 15,2 a 20,3% tendo como em média 0,18 ha ocupado pelas copas, o que pode ser um indício do crescimento e desenvolvimento da espécie de Eucalyptus urograndis H13 para a condições do sítio em questão. CONCLUSÕES O método de contagem automatizada de indivíduos e cálculo de área de copa por hectare, com o uso de fotografias aéreas obtidas por VANTs, demonstrou grande potencial para a obtenção rápida e precisa em estimativas de parâmetros dendrométricos, além de servir de ferramenta para tomada de decisão das práticas silviculturais e em inventários florestais, podendo até mesmo servir de subsídios para relações com o diâmetro na altura do peito (DAP) e geração de informação volumétricas de talhões florestais. São necessárias pesquisas tendo em vista a modificação de configurações no planejamento de vôo aerofotogramétrico, utilizando-se altitudes de sobrevôo distintas correlacionadas com a resolução espacial, modificação da distância focal da câmera, processamentos com parâmetros de calibração da câmera. Pretende-se nas próximas abordagens, utilizar câmera capaz de obter informações na região do infravermelho próximo, possibilitando assim a geração de índices de vegetação visando a detecção ainda

8 mais acurada de indivíduos e estimativas de área de copa, além de inferir relações sobre o estado fisiológico da cobertura vegetal. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ANTUNES, A. F. B. Classificação de ambiente ciliar baseada em orientação a objeto em imagens de alta resolução espacial. Curitiba, 147 p. Tese (Ciências Geodésicas) Universidade Federal do Paraná BAATZ, M.; SCHÄPE, A. Multiresolution segmentation: an optimization approach for high quality multiscale image segmentation. In: Angewandte Geographische Informationsverarbeitung XII. Heidelberg, Anais. Salzburg: Wichmann-Verlag, p BERNI, J. et al. Thermal and narrowband multispectral remote sensing for vegetation monitoring from an Unmanned Aerial Vehicle. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2009, 47, BLASCHKE, T.; KUX, H. Sensoriamento Remoto e SIG Avançados, Novos sistemas sensores, métodos inovadores. São Paulo: Oficina de Textos, CHUBEY, M. S. et al. Object-oriented analysis of Ikonos-2 imagery for extraction of forest inventory parameters. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 2006, 72.pp DEPARTAMENTO DE CONTROLE DO ESPAÇO AÉREO (DECEA) Informações Aeronáuticas (AIS). Disponível em: < Acesso em: 04 jun./2014. DUNFORD, R. et al. Potential and constraints of Unmanned Aerial Vehicle technology for the characterization of Mediterranean riparian forest. Int. J. Remote Sens. 2009, 30, GLENN, E.P. et al. Relationship between remotely-sensed vegetation indices, canopy attributes and plant physiological processes: What vegetation indices can and cannot tell us about the landscape. Sensors 2008, 8, WALLACE L. et al. Development of a UAV-LiDAR System with Application to Forest Inventory, Remote Sens. 2012, 4, WHITESIDE, T.; AHMAD, W. A comparison of object-riented and pixel based classification methods for mapping land cover in North Australia. In Spatial Science Institute Biennial Conference SSC2005. Spatial Intelligence, Innovation and praxis, 2005, Melbourne, Australia. Proceedings ZHANG, Y.; MAXWELL. T. A fuzzy logic approach to supervised segmentation for object-oriented classification. In: Proceedings of ASPRS Annual Conference, Reno, Nevada; May 1-5, 2006.