Comparação de métodos de detecção de indivíduos vegetais da Caatinga a partir de dados LiDAR aerotransportado
DOI:
https://doi.org/10.29150/2237-2202.2021.251968Keywords:
laser scanning, algoritmo, nuvem de pontos, CHM, point-to-raster, pitfreeAbstract
O sistema de varredura a laser realiza o escaneamento da superfície alvo para obtenção de levantamentos tridimensionais. O produto resultante é uma nuvem de pontos que são formadas por pulsos emitidos em alta frequência pelo scanner, cujos os retornos das emissões ao sistema LiDAR fornecem métricas utilizadas para diversas aplicações. Na aplicação florestal, muitos estudos utilizam dados de LiDAR aerotransportado para estimar dados de inventários florestais. O presente estudo visa estimar o número de árvores e suas respectivas alturas totais, localizadas na área experimental da Embrapa Semiárido, no município de Petrolina, Pernambuco, usando diferentes algoritmos com o intuito de comparar a eficiência dos mesmos. Em campo, foram contabilizados indivíduos com DAP ≥ 3 cm. Os dados LiDAR foram obtidos na plataforma do Projeto Pernambuco Tridimensional – PE3D e processados em software R com o uso do pacote lidR. Foram gerados dois modelos (MDT e MDS). A detecção de indivíduos foi feita a partir das nuvens de pontos e do CHM, ambas por meio da aplicação do Filtro Local Máximo com janela de tamanho variável baseada na relação entre o diâmetro da copa e a altura total do indivíduo. Na geração do CHM, foram utilizados dois diferentes algoritmos (point-to-raster e pitfree), em diferentes resoluções (0,5 e 1 em point-to-raster e 0,5 em pitfree) e suavizações com um filtro de mediana aplicado nos CHMs criados pelo algoritmo point-to-raster, totalizando seis tipos diferentes de CHM. O uso de nuvens de baixa densidade de pontos para detecção de indivíduos demonstrou-se inferior comparado ao uso de CHM, mesmo em relação ao CHM com poços. O método de suavização com resolução de 0,5 m apresentou melhor resposta na identificação das árvores dentre os métodos analisados, contrastando com a técnica usada para remover os poços (pitfree), que revelou baixa precisão, no entanto, obteve resultados significativos na estimativa de altura das árvores.
References
Albuquerque, U.P., Araújo, E.L., El-Deir, A.C.A., Lima, A.L.A., Souto, A., Bezerra, B.M., Ferraz, E.M.N., Freire, E.M.X., Sampaio, E.V.S.B., Las-Casas, F.M.G., Moura, G.J.B., Pereira, G.A., Melo, J.G., Ramos, M.A., Rodal, M.J.N., Schiel, N., Lyra-Neves, R.M.,Alves, R.R.N., Azevedo Junior, S.M., Telino Junior, W.R., Severi, W., 2012. The Scientific World Journal 2012, 1-18.
Ben-Arie, J.R., Hay, G.J., Powers, R.P., Castilla, G., St-Onge, B., 2009. Development of a pit filling algorithm for LiDAR canopy height models. Computers & Geosciences 35, 1940-1949.
Brand, M.A., Oliveira, L.C., Lacerda, S.R., Toniolo, E.R., Leal Júnior, G., Campello, R. B., 2015. Caracterização da vegetação da caatinga do sul do Piauí para geração de energia. Floresta 45(3), 477-486.
Cordeiro, J.M.P., Souza, B.I., Felix, L.P., 2017. Florística e fitossociologia em floresta estacional decidual na Paraíba, nordeste do Brasil. Gaia Scientia 11(1), 1-16.
Fernandes, M.F., Queiroz, L.P., 2018. Vegetação e flora da Caatinga. Ciência e Cultura, 70(4), 51-56.
Gaveau, D.L.A., Hill, R.A., 2003. Quantifying canopy height underestimation by laser pulse penetration in small-footprint airborne laser scanning data. Canadian Journal of Remote Sensing 29(5), 650-657.
Giongo, M., Koehler, H.S., Machado, S.A., Kirchner, F.F., Marchetti, M., 2010. LiDAR: princípios e aplicações florestais. Pesquisa Florestal Brasileira 30(63), 231-244.
Giongo, M., Koehler, H.S., Viola, M.R., Bastos, P.S., Santos, A.F., Santopuoli, G., 2012. Estimativa da altura da base das copas com o uso de dados laser scanning aerotransportado (LiDAR). Journal of Biotechnology and Biodiversity 3(3), 48-57.
Guedes, R.S., Zanella, F.C.V., Costa Júnior, J. E. V., Santana, G.M., Silva, J.A., 2012. Caracterização florístico-fitossociológica do componente lenhoso de um trecho de caatinga no semiárido paraibano. Revista Caatinga 25(2), 99-108.
Hirata, Y., Furuya, N., Suzuki, M., Yamamoto, H., 2009. Airborne laser scanning in forest management: individual tree identificaion and laser pulse penetration in a stand with different levels of thinning. Forest Ecology and Management 258, 752-760.
Jamru, L.R., 2018. Correction pit free canopy height model derived from LiDAR data for the broad leaf tropical forest. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science 169, 1-9.
Jatobá, L., Silva, A.F., Galvíncio, J.D., 2017. A dinâmica climática do semiárido em Petrolina – PE. Revista Brasileira de Geografia Física 10(1), 136-149.
Khosravipour, A., Skidmore, A.K., Isenburg M., Wang, T., Hussin, Y.A., 2014. Generating pit-free canopy height models from airborne lidar. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 80(9), 863-872.
Kraus, K., Pfeifer, N., 1998. Determination of terrain models in wooded areas with airborne laser scanner data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 53(4), 193– 203.
Leal, I.R., Silva, J.M.C., Tabarelli, M., Lacher JR.T.E., 2005. Mudando o curso da conservação da biodiversidade na Caatinga do Nordeste do Brasil. Megadiversidade 1(1), 139-146.
Leckie, D., Gougeon, F., Hill, D., Quinn, R., Armstrong, L., Shreenan, R., 2003. Combined high-density lidar and multispectral imagery for individual tree crown analysis. Canadian Journal of
Remote Sensing 29(5), 633–649.
Li, W., Guo, Q., Jakubowski, M.K., Kelly, M., 2012. A new method for segmenting individual trees from the Lidar point cloud. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 78(1), 75-84.
Martins, M.T., Marangon, G.P., Costa, E. A., Pfeifer, M.I., Lisboa, G.S., 2020. Relação hipsométrica de três espécies da Caatinga, semiárido pernambucano. Agrarian Academy, Centro Científico Conhecer 7(13), 45-55.
Oliveira, L.T., Carvalho, L.M.T., Ferreira, M.Z., Oliveira, T.C.A., Acerbi Junior, F.W., 2012. Application of lidar to forest inventory for tree count in stands of Eucalyptus sp. Cerne 18(2), 175-184.
Oliveira, T.M., Madi, J.P.S., Cerqueira, C.L., Millikan, P.H.K., Carvalho, M.P.L.C., Carvalho, S.P.C., 2018. Relações morfométricas para árvores de Tectona grandis. Advances in Forestry Science 5(4), 461-465.
Padoin, V., Finger, C.A.G., 2010. Relações entre as dimensões da copa e altura das árvores dominantes em povoamentos de Pinus taeda L. Ciência Florestal 20(1), 95-105.
Pernambuco, 2017. Relatório final de atividades executadas – Bloco V. Consórcio Águas de Pernambuco, Pernambuco.
Persson, A., Holmgren, J., Söderman, U., 2002. Detecting and measuring individual trees using na airborne laser scanner. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 68(9), 925-932.
Popescu, S. C., Wynne, R.H., Nelson, R. F., 2002. Estimating plot-level tree heights with lidar: local filtering with a canopy-height based variable window size. Computers and Electronics in Agriculture 37, 71-95.
Popescu, S. C., Wynne, R.H., Nelson, R. F., 2003. Measuring individual tree crown diameter with lidar and assessing its influence on estimating forest volume and biomass. Canadian Journal Remote Sensing 29(5), 564-577.
Popescu, S. C., Wynne, R.H., 2004. Seeing the trees in the forest: using Lidar and multispectral data fusion with local filtering and variable window size for estimating tree height. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 70(5), 589-604.
Pouliot, D., King, D., Pitt, D., 2005. Development and evaluation of an automated tree detection delineation algorithm for mornitoring regenerating coniferous forests. Canadian Journal of Forest Research 35(10), 2332-2345.
Quan, Y., Li, M., Hao, Y., Wang, B., 2021. Comparison and evaluation of different pit-filling methods for generating high resolution canopy height model using UAV laser scanning data. Remote Sensing 13(12), 1-21.
Roussel, J-R, Auty, D., Boissieu, F., Meador, A.S., Jean-François, B., Demetrios, G., Steinmeier, L., 2021. Airborne LiDAR data manipulation and visualizationfor forestry applications. CRAN. Disponível em: https://cran.r-project.org/web/packages/lidR/lidR.pdf
Shamsoddini, A., Turner, R., Trinder, J.C., 2013. Improving lidar-based forest structure mapping with crown-level pit removal. Journal of Spatial Science 58(1), 29-51.
Solberg, S., Naesset, E., Bollandsas, O.M., 2006. Single tree segmentation using airborne laser scanner data in a structurally heterogeneous spruce forest. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 72(12), 1369-1378.
Teixeira, A.H.C., Bassoi, L.H., Costa, W.P.L.B., Silva, J.A.M., Silva, E.E.G., 2002. Consumo hídrico da bananeira no Vale do São Francisco estimado pelo método da razão de Bowen. Revista Brasileira de Agrometeorologia 10(1), 45-50.
Teixeira, A.H.C., 2010. Informações agrometeorológicas do polo Petrolina, PE/Juazeiro – 1963 a 2009. Embrapa Semiárido, Petrolina.
Zhang, W., Cai, S., Liang, X., Shao, J., Hu, R., Yu, S., Yan, G., 2020. Cloth simulation-based construction of pit-free canopy height models from airborne LiDAR data. Forest Ecosystems 7(1), 1-13.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2021 Journal of Hyperspectral Remote Sensing
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Material protegido por direitos autorais e plágio. No caso de material com direitos autorais a ser reproduzido no manuscrito, a atribuição integral deve ser informada no texto; um documento comprobatório de autorização deve ser enviado para a Comissão Editorial como documento suplementar. É da responsabilidade dos autores, não da RBGF ou dos editores ou revisores, informar, no artigo, a autoria de textos, dados, figuras, imagens e/ou mapas publicados anteriormente em outro lugar. Se existir alguma suspeita sobre a originalidade do material, a Comissão Editorial pode verificar o manuscrito por plágio. Nos casos em que o plágio for confirmado, o manuscrito será devolvido sem revisão adicional e sem a possibilidade de re-submissão. Auto-plágio (ou seja, o uso de frases idênticas de documentos publicados anteriormente pelo mesmo autor) também não é aceitável.
