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Mapeamento do potencial madeireiro em área de floresta amazônica

Discente de Doutorado
EDUARDO PELLI

Titulado(a)

Defesa
Data: 14/03/2019
Horário: 08:00
Local: DEF/UFVJM
Status: Aprovada

Resumo
A metodologia atual de determinação do potencial produtivo madeireiro no âmbito dos planos de manejo florestal, resultam frequentemente em intervenções desnecessárias, em dimensionamento equivocado de pátios, na estimativa errônea do estoque e de unidades de produção. Isto ocorre, em muitos casos, em decorrência da falta de informação prévia para definição inicial das unidades de trabalho, o que dificulta a otimização do dimensionamento em função da regulação florestal. Com os avanços no sensoriamento remoto, principalmente pelo crescimento da utilização da tecnologia de escaneamento por laser aerotransportado no setor florestal, surge a proposta de mapear o potencial madeireiro de áreas de floresta amazônica, possibilitando a determinação espacialmente explícita do potencial produtivo de áreas específicas bem como das árvores de interesse de manejo florestal. Para atingir os objetivos deste trabalho foi proposto um índice de incerteza para avaliar a correspondência entre características dos dados florestais provenientes do inventário florestal e das nuvens de pontos 3d obtidas do escaneamento por laser aerotransportado. Os dados com baixo nível de incerteza foram utilizados na modelagem estatística dos diâmetros, e na validação dos resultados no quesito localização de árvores. Foram localizadas 32% das árvores com diâmetro superior à 50 cm em relação aos dados de inventário florestal. Pode-se alcançar níveis de localização na ordem de 60% caso sejam utilizadas folgas no método. As análises qualitativas da estrutura da floresta composta pela amostragem de árvores localizadas no processo, constaram que a estrutura localizada é equivalente à amostrada no inventário florestal. O mapeamento do potencial produtivo realizado neste estudo pode prover informações relevantes para o dimensionamento das unidades de produção anual, podendo favorecer o planejamento de unidades de produção anual com enfoque na regulação florestal. Deste modo, foi possível obter informações importantes para o manejo florestal de precisão e uso sustentável dos recursos florestais.

Palavras-chave
LiDAR;Visão computacional;Manejo florestal de precisão

Abstract
The current methodology for determining the productive potential of timber in the context of forest management plans often results in unnecessary interventions, erroneous design of yards, erroneous estimation of stock and production units. This occurs, in many cases, due to the lack of previous information for the initial definition of the work units, which makes it difficult to optimize the sizing due to forest regulation. With advances in remote sensing, mainly due to the increased use of airborne laser scanning technology in the forestry sector, the proposal for mapping the potential of woodland areas of the Amazon forest, making possible the spatially explicit determination of the productive potential of specific areas as well as trees of forest management interest. The objectives of this work were to propose an uncertainty index to evaluate the correspondence between characteristics of forest data from forest inventory and clouds of points 3d. The data with low level of uncertainty were used in the statistical modeling of the diameters, and in the validation of the results in the location of trees. 32% of the trees with a diameter greater than 50 cm were found in relation to the forest inventory data. Localization levels of the order of 60% can be achieved if gaps are used in the method. The qualitative analyzes of the forest structure composed by the sampling of trees located in the process, showed that the localized structure is equivalent to that sampled in the forest inventory. The mapping of the productive potential can provide information relevant to the design of the annual production units and, and may favor the planning of annual production units with a focus on forest regulation. In this way, it was possible to obtain important information for the forest management of precision and sustainable use of forest resources.

Keywords
LiDAR;Computer vision;Precision forest management

Banca: 5 integrantes

Presidente
Eric Bastos Gorgens

Currículo Lattes
Doutor(a) | USP | GEOCIÊNCIAS | GEOCIÊNCIAS | GEOFÍSICA

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Participante interno
GILCIANO SARAIVA NOGUEIRA

Currículo Lattes | ORCiD
Doutor(a) | UFV | CIÊNCIAS AGRÁRIAS I | RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL | MANEJO FLORESTAL

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Participante externo
ALESSANDRO VIVAS ANDRADE

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Participante externo
CARLOS ALBERTO ARAUJO JUNIOR

Currículo Lattes

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Participante externo
CRISTIANO CHRISTÓFARO MATOSINHOS

Currículo Lattes
Doutor(a) | UFMG

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