Métodos semiautomáticos para contagem de árvores em plantios de Pinus taeda L., derivados de dados LiDAR aerotransportado

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Mlenek, Dyeison Cesar, 1991-
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/69581
Resumo: Orientadora: Profa. Dra. Ana Paula Dalla Corte
id UFPR_0cdb8db2439c7f8818e69abb1e85e5dc
oai_identifier_str oai:acervodigital.ufpr.br:1884/69581
network_acronym_str UFPR
network_name_str Repositório Institucional da UFPR
repository_id_str 308
spelling Mlenek, Dyeison Cesar, 1991-Dalla Corte, Ana Paula, 1980-Santos, Daniel Rodrigues dos, 1973-Sanquetta, Carlos Roberto, 1964-Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Agrárias. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal2021-09-30T17:27:47Z2021-09-30T17:27:47Z2020https://hdl.handle.net/1884/69581Orientadora: Profa. Dra. Ana Paula Dalla CorteCoorientadores: Prof. Dr. Daniel Rodrigues dos Santos e Prof. Dr. Carlos Roberto SanquettaDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 30/07/2020Inclui referências: p. 84-91Área de concentração: Manejo FlorestalResumo: Atualmente demanda-se por metodologias que determinem com acurácia o número de árvores, em povoamentos de Pinus taeda L., com idades próximas a colheita, visando melhorar as estimativas florestais e reduzir custos relacionados à coleta de dados. Neste trabalho, investigou-se o potencial de três métodos de detecção automática de árvores, em povoamentos florestais de Pinus taeda L., com idades de 10 e 15 anos, por meio do uso de dados LiDAR (Light Detection and Ranging) aerotransportado de pulsos discretos e baixa densidade de pontos por m2 (densidade média, entre 3 e 5 pontos por m²). Para isso métodos automáticos de detecção podem ser aplicados para atender esta demanda. Os métodos de detecção automática estudados foram: filtro de máxima local; filtro de máximos globais; e segmentação por bacias hidrográficas. Os dados foram submetidos a algumas etapas de pré-processamento, como a remoção de outliers; a classificação da nuvem de pontos, empregando duas metodologias distintas, o filtro morfológico progressivo e o filtro simulador de tecidos; a normalização das nuvens de pontos e a modelagem digital, a combinação das etapas de pré-processamento resultaram em um conjunto de 15 tipos de dados, utilizados como entrada para os métodos de detecção. Para a verificação da qualidade da detecção de árvores obtida com os algoritmos, foi executado um censo florestal sendo contabilizados os fustes dos talhões em estudo. Os resultados são oriundos de 105 cenários, que consistem na combinação entre algoritmos, parâmetros de detecção e dados de entrada, sendo considerados aderentes aqueles que atingiram acurácia maior que 80%, quando comparados ao censo. Dentre os cenários analisados, nos talhões de 10 anos, apenas 2,9% se comportaram de modo aderente, atingindo uma acurácia média de 88,45%, por meio filtro de máxima local com janela de busca circular, com dimensões inversamente proporcionais à altura e com entrada de dados uma nuvem de pontos não normalizada. Já nos talhões de 15 anos de idade, 9,5% dos cenários foram considerados aderentes, com acurácia média de 93,63%, proporcionada pelo filtro de máxima local com janela de busca, fixa e circular, aplicada a uma nuvem de pontos normalizada e previamente classificada pelo filtro simulador de tecidos. Para a área de estudo e aplicação em ambas as idades, o filtro de máxima local, com janela fixa em formato circular apresentou maior acurácia nas identificações de árvores, 84,02% em média, quando aplicado a um modelo digital de elevação, construído pelo interpolador ponderado ao inverso da distância (idw). Visto todos os cenários empregados, conclui-se que atualmente não existe um algoritmo genérico para aplicações em povoamentos florestais de Pinus taeda L., com espaçamento regular de 2,5m e com idades de 10 a 15 anos, que apresente alto nível de acurácia. Palavras-chave: detecção automática de árvores, filtro de máxima local, filtro de máxima global, segmentação de bacias, censo florestal.Abstract: Currently, there is a demand for methodologies that accurately determine the number of trees in stands of Pinus taeda L., with ages close to harvest, in order to improve forestry estimates and reduce costs related to data collection. In this work, we investigated the potential of three methods of automatic detection of trees in forest stands of Pinus taeda L., aged 10 and 15 years, using LiDAR data (Light Detection and Ranging) airborne pulses discrete and low density of points per m2 (average density, between 3 and 5 points per m²). For this purpose, automatic detection methods can be applied to meet this demand. The automatic detection methods studied were: local maximum filter; global maximum filter; and segmentation by hydrographic basins. The data were submitted to some pre-processing steps, such as removing outliers; the classification of the point cloud, using two different methodologies, the progressive morphological filter and the tissue simulator filter; the normalization of point clouds and digital modeling, the combination of the pre-processing steps resulted in a set of 15 types of data, used as input for the detection methods. To verify the quality of the detection of trees obtained with the algorithms, a forest census was carried out, accounting for the shafts of the stands under study. The results come from 105 scenarios, which consist of the combination of algorithms, detection parameters and input data, being considered adherent those that reached accuracy greater than 80%, when compared to the census. Among the scenarios analyzed, in the 10-year plots, only 2.9% behaved in an adherent manner, reaching an average accuracy of 88.45%, using a maximum local filter with a circular search window, with dimensions inversely proportional to the height and with data entry a non-standardized point cloud. In the 15-year-old plots, 9.5% of the scenarios were considered adherent, with an average accuracy of 93.63%, provided by the local maximum filter with a fixed and circular search window, applied to a standardized point cloud. and previously classified by the tissue simulator filter. For the study and application area at both ages, the local maximum filter, with a fixed circular window showed greater accuracy in the identification of trees, 84.02% on average, when applied to a digital elevation model, built by weighted interpolator to the inverse of the distance (idw). Considering all the scenarios employed, it is concluded that currently there is no generic algorithm for applications in forest stands of Pinus taeda L., with regular spacing of 2.5m and aged 10 to 15 years, which presents a high level of accuracy. Keywords: automatic tree detection, local maximum filter, global maximum filter, basin segmentation, forest census99 p. : il. (algumas color.).application/pdfMapeamento florestalLevantamentos florestaisFotogrametria aereaSensoriamento remotoAlgorítmosLasersRecursos Florestais e Engenharia FlorestalMétodos semiautomáticos para contagem de árvores em plantios de Pinus taeda L., derivados de dados LiDAR aerotransportadoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - DYEISON CESAR MLENEK.pdfapplication/pdf7417690https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/69581/1/R%20-%20D%20-%20DYEISON%20CESAR%20MLENEK.pdfe3bb55cf88956456bcd0ba59fc54c012MD51open access1884/695812021-09-30 14:27:47.894open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/69581Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082021-09-30T17:27:47Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Métodos semiautomáticos para contagem de árvores em plantios de Pinus taeda L., derivados de dados LiDAR aerotransportado
title Métodos semiautomáticos para contagem de árvores em plantios de Pinus taeda L., derivados de dados LiDAR aerotransportado
spellingShingle Métodos semiautomáticos para contagem de árvores em plantios de Pinus taeda L., derivados de dados LiDAR aerotransportado
Mlenek, Dyeison Cesar, 1991-
Mapeamento florestal
Levantamentos florestais
Fotogrametria aerea
Sensoriamento remoto
Algorítmos
Lasers
Recursos Florestais e Engenharia Florestal
title_short Métodos semiautomáticos para contagem de árvores em plantios de Pinus taeda L., derivados de dados LiDAR aerotransportado
title_full Métodos semiautomáticos para contagem de árvores em plantios de Pinus taeda L., derivados de dados LiDAR aerotransportado
title_fullStr Métodos semiautomáticos para contagem de árvores em plantios de Pinus taeda L., derivados de dados LiDAR aerotransportado
title_full_unstemmed Métodos semiautomáticos para contagem de árvores em plantios de Pinus taeda L., derivados de dados LiDAR aerotransportado
title_sort Métodos semiautomáticos para contagem de árvores em plantios de Pinus taeda L., derivados de dados LiDAR aerotransportado
author Mlenek, Dyeison Cesar, 1991-
author_facet Mlenek, Dyeison Cesar, 1991-
author_role author
dc.contributor.other.pt_BR.fl_str_mv Dalla Corte, Ana Paula, 1980-
Santos, Daniel Rodrigues dos, 1973-
Sanquetta, Carlos Roberto, 1964-
Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Agrárias. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal
dc.contributor.author.fl_str_mv Mlenek, Dyeison Cesar, 1991-
dc.subject.por.fl_str_mv Mapeamento florestal
Levantamentos florestais
Fotogrametria aerea
Sensoriamento remoto
Algorítmos
Lasers
Recursos Florestais e Engenharia Florestal
topic Mapeamento florestal
Levantamentos florestais
Fotogrametria aerea
Sensoriamento remoto
Algorítmos
Lasers
Recursos Florestais e Engenharia Florestal
description Orientadora: Profa. Dra. Ana Paula Dalla Corte
publishDate 2020
dc.date.issued.fl_str_mv 2020
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2021-09-30T17:27:47Z
dc.date.available.fl_str_mv 2021-09-30T17:27:47Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/1884/69581
url https://hdl.handle.net/1884/69581
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 99 p. : il. (algumas color.).
application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPR
instname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)
instacron:UFPR
instname_str Universidade Federal do Paraná (UFPR)
instacron_str UFPR
institution UFPR
reponame_str Repositório Institucional da UFPR
collection Repositório Institucional da UFPR
bitstream.url.fl_str_mv https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/69581/1/R%20-%20D%20-%20DYEISON%20CESAR%20MLENEK.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv e3bb55cf88956456bcd0ba59fc54c012
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1801860427691327488

Registros relacionados