Estimativa do Diâmetro à Altura do Peito e Análise da Forma da Seção Transversal do Tronco de Árvores de Eucalipto Utilizando Dados LiDAR após a Remoção de Ruídos

Conteúdo do artigo principal

Matheus Ferreira da Silva
https://orcid.org/0000-0001-9548-0120
Renato Cesar dos Santos
https://orcid.org/0000-0003-0263-312X
Antonio Maria Garcia Tommaselli
https://orcid.org/0000-0003-0483-1103
Mauricio Galo
https://orcid.org/0000-0002-0104-9960

Resumo

Os dados LiDAR oferecem novas possibilidades para a obtenção de parâmetros geométricos de áreas florestais, como o diâmetro à altura do peito (DAP), a área basal, a altura, o volume, a biomassa e o estoque de carbono. Nesse contexto, os escâneres a laser terrestres são altamente precisos e podem ser utilizados para obter a forma dos troncos das árvores. Este artigo propõe um método para a eliminação automática de pontos ruidosos, seguido da classificação da forma da seção transversal de árvores de eucalipto, em circular e não circular, além de identificar troncos com amostragem insuficiente. Adicionalmente é realizada uma análise da relação da forma da seção transversal e o ajuste da circunferência, tradicionalmente utilizado para o cálculo do DAP. Com base no método proposto, o DAP estimado a partir dos dados LiDAR apresentou raiz do erro médio quadrático (REMQ) de 0,7 cm para árvores com seção transversal consideradas circulares e REMQ de 3,7 cm para seções transversais consideradas como sendo não circulares. Os resultados indicaram que a forma da seção transversal é um fator relevante na estimação de parâmetros biométricos como o DAP e, que são necessárias avaliações adicionais para aplicações precisas, como a estimativa de volume para árvores com seções transversais não circulares.

Downloads

Download data is not yet available.

Detalhes do artigo

Seção

Fotogrametria

Biografia do Autor

Matheus Ferreira da Silva, Universdade Estadual de São Paulo (UNESP)

Graduado em Engenharia Cartográfica e de Agrimensura pela Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade Estadual Paulista - FCT/UNESP (2018 - 2023), em que também foi bolsista de iniciação científica da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP proc. 20/05460-3). Mestrando e bolsista CAPES no primeiro ano (proc.88887.821785/2023-00) e FAPESP (proc. 2023/14756-1) no período subsequente do Programa de Pós Graduação em Ciências Cartográficas (PPGCC) da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, campus de Presidente Prudente. Atualmente é integrante do grupo de Fotogrametria junto ao Departamento de Cartografia da FCT/UNESP, com ênfase em Mapeamento Fotogramétrico Digital, principalmente nos seguintes temas: Reconstrução da geometria 3D a partir de imagens, Correspondência e registro de imagens e nuvens de pontos, Detecção e segmentação semântica de objetos, Processamento de dados obtidos por sistemas de varredura LASER, tendo interesse também em tópicos relacionados à Visão Computacional e Aprendizado Profundo aplicados ao Sensoriamento Remoto. 

Renato Cesar dos Santos, Universidade Estadual de São Paulo (UNESP)

Engenheiro Cartógrafo pela FCT/Unesp (Faculdade de Ciências e Tecnologia, da Universidade Estadual Paulista), Mestre e Doutor em Ciências Cartográficas pela mesma instituição por meio do PPGCC (Programa de Pós-graduação em Ciências Cartográficas). Durante a graduação foi bolsista de iniciação científica de 2010 a 2012, com apoio financeiro do CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico), em um projeto de pesquisa relacionado a medição de alvos circulares com qualidade subpixel e sua influência na calibração de câmaras digitais. No mestrado (2013-2015) desenvolveu um projeto voltado para a extração automática de feições lineares e pontuais a partir de dados LiDAR visando o ajustamento relativo de faixas, o qual teve financiamento do CNPq. No doutorado (2015-2019) desenvolveu pesquisa com apoio financeiro da CNPq no primeiro ano (Proc. n 140318/2015-1) e FAPESP (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo) nos anos subsequentes (Proc. n 2016/12167-5). O projeto desenvolvido durante o doutorado refere-se à extração e regularização de contornos de telhados de edificações a partir de dados LiDAR usando o algoritmo alpha-shape e o conceito CD-Spline. Além disso, durante o doutorado realizou estágio de pesquisa no exterior (abril-novembro, 2017) por meio o programa BEPE (Bolsa Estágio de Pesquisa no Exterior) (Proc. n 2016/20814-0) e sob supervisão do Prof. Dr. Ayman F. Habib junto ao Departamento de Engenharia Civil da Universidade de Purdue (USA). Nesse período foram desenvolvidas as atividades ligadas ao projeto de doutorado, bem como a participação em atividades do grupo DPRG (Digital Photogrammetry Research Group). Pós-doutorado (junho/2019- agosto/2023) com tema relacionado a extração e deteção de edificações, bem como a modelagem de contornos de edificações em ambientes urbanos, com financiamento da FAPESP (Proc. n 2019/05268-8). Durante o pós-doutorado, também realizou estágio de pesquisa no exterior (Fevereiro 28, 2022 - Fevereiro 27, 2023) pela BEPE (Proc. n 2020/12481-7) junto ao Digital Photogrammetry Research Group (DPRG) da Universidade de Purdue. Atualmente, o candidato tem trabalhado com os seguintes temas: - Detecção automática de edificações e árvores em áreas urbanas usando dados LiDAR; - Modelagem automática de contornos de edificações usando dados LiDAR e imagens; - Detecção e localização de árvores em florestas naturais e plantações usando dados LiDAR multiplataformas; - Extração automática de medidas dendrométricas sobre dados LiDAR visando aplicações de inventário florestal.

Antonio Maria Garcia Tommaselli, Universdade Estadual de São Paulo (UNESP)

Possui graduação em Engenharia Cartográfica pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (1983), mestrado em Ciências Geodésicas pela Universidade Federal do Paraná (1988), doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (1993), Livre Docência pela Unesp (1998) e Pós-doutorado pela University College London. Atualmente é professor titular da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Vice Presidente da Comissão I da International Society for Photogrammetry and Remote Sensing e bolsista PQ 1B do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. É editor associado da revista PHOTOGRAMMETRIC RECORD, editada pela Remote Sensing and Photogrammetry Society and Blackwell Publishing e membro do Editorial Advisory Board do ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. Atua como Guest Editor dos periódicos Elsevier-Remote Sensing of Environment e MDPI-Agronomy. Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em Fotogrametria, atuando principalmente nos seguintes temas: Fotogrametria digital, Extracao de feições, Mapeamento, orientação de imagens, modelagem e calibração de sensores.

Mauricio Galo, Universdade Estadual de São Paulo (UNESP)

Graduado em Engenharia Cartográfica pela Unesp (1986), mestre em Ciências Geodésicas no Curso de Pós-Graduação em Ciências Geodésicas pela UFPR - Universidade Federal do Paraná (1993). Em 2003 obteve o título de Doutor em Engenharia Elétrica na área de concentração de Eng. de Computação junto à FEEC - Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da UNICAMP - Universidade Estadual de Campinas, onde desenvolveu o trabalho 'Automação dos processos de correspondência e orientação relativa em visão estéreo'. Durante o doutorado participou de estágio sanduíche no FHD/IGD - Fraunhofer Institut Graphische Datenverbeitung em Darmstadt, Alemanha. Atualmente é docente em tempo integral junto ao Departamento de Cartografia da FCT/Unesp onde atua na área de Fotogrametria/Geociências, em temas ligados a Fotogrametria, Extração de Feições e Reconstrução da Geometria 3D a partir de imagens, Processamento de dados LiDAR, tendo interesse também por tópicos como Cartografia Matemática e Processamento de Imagens.

Como Citar

DA SILVA, Matheus Ferreira; DOS SANTOS, Renato Cesar; TOMMASELLI, Antonio Maria Garcia; GALO, Mauricio. Estimativa do Diâmetro à Altura do Peito e Análise da Forma da Seção Transversal do Tronco de Árvores de Eucalipto Utilizando Dados LiDAR após a Remoção de Ruídos . Revista Brasileira de Cartografia, [S. l.], v. 77, n. 0a, 2025. DOI: 10.14393/rbcv77n-72970. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/72970. Acesso em: 17 abr. 2025.

Referências

Bauwens, S., Fayolle, A., Gourlet-Fleury, S., Ndjele, L. M., Menga, C., & Lejeune, P. (2017). Terrestrial photogrammetry: A non-destructive method for modeling irregularly shaped tropical tree trunks. Methods in Ecology and Evolution, 8, 460–471.

Bu, G., & Wang, P. (2016). Adaptive circle-ellipse fitting method for estimating tree diameter based on single terrestrial laser scanning. Journal of Applied Remote Sensing, 10(2), 026040. https://doi.org/10.1117/1.JRS.10.026040

Carrilho, A. C., Galo, M., & Santos, R. C. (2018). Statistical outlier detection method for airborne LiDAR data. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLII-1, 87–92.

Eto, S., Masuda, H., Hiraoka, Y., Matsushita, M., & Takahashi, M. (2020). Precise calculation of cross sections and volume for tree stem using point clouds. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLIII-B2-2020, 205–210. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2020-205-2020

Fan, W., Liu, H., Xu, Y., & Lin, W. (2021). Comparison of estimation algorithms for individual tree diameter at breast height based on handheld mobile laser scanning. Scandinavian Journal of Forest Research, 36(6), 460–473.

Gemael, C., Machado, A. M. L., & Wandresen, R. (1995). Introdução ao ajustamento de observações: Aplicações geodésicas (2ª ed.). Curitiba: Editora da UFPR.

Jiang, B., Du, X., Bian, S., & Wu, L. (2022). Roundness error evaluation in image domain based on an improved bee colony algorithm. Mechanical Science, 13, 577–584. https://doi.org/10.5194/ms-13-577-2022

Koreň, M., Mokroš, M., & Bucha, T. (2017). Accuracy of tree diameter estimation from terrestrial laser scanning by circle-fitting methods. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 63, 122–128. https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.07.015

Koreň, M., Hunčaga, M., Chudá, J., Mokroš, M., & Surový, P. (2020). The influence of cross-section thickness on diameter at breast height estimation from point cloud. ISPRS International Journal of Geo-Information, 9.

Li, L., & Liu, C. (2019). A new approach for estimating living vegetation volume based on terrestrial point cloud data. PLoS ONE, 14(8), e0221734. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0221734

Li, D., Jia, W., Guo, H., Wang, F., Ma, Y., Peng, W., & Zhang, S. (2023). Use of terrestrial laser scanning to obtain the stem diameters of Larix olgensis and construct compatible taper-volume equations. Trees, 37, 749–760.

Lin, Y.-C., Manish, R., Bullock, D., & Habib, A. (2021). Comparative analysis of different mobile LiDAR mapping systems for ditch line characterization. Remote Sensing, 13, 2485.

Liu, C., Xing, Y., Duanmu, J., & Tian, X. (2018). Evaluating different methods for estimating diameter at breast height from terrestrial laser scanning. Remote Sensing.

Mikhail, E. M. (1976). Observations and least squares. IEP Series in Civil Engineering.

Mikhail, E. M., & Gracie, G. (1981). Analysis and adjustment of survey measurements. Van Nostrand Reinhold Company.

Muir, J., Phinn, S., Eyre, T., & Scarth, P. (2018). Measuring plot scale woodland structure using terrestrial laser scanning. Remote Sensing Ecology and Conservation, 4, 320–338.

Nogueira, E. M., Nelson, B. W., & Fearnside, P. M. (2006). Volume and biomass of trees in central Amazonia: Influence of irregularly shaped and hollow trunks. Forest Ecology and Management, 227(1–2).

Plomion, C., Leprovost, G., & Stokes, A. (2001). Wood formation in trees. Plant Physiology, 127(4), 1513–1523.

Puletti, N., Grotti, M., & Scotti, R. (2019). Evaluating the eccentricities of poplar stem profiles with terrestrial laser scanning. Forests, 10.

Qin, H., Zhou, W., Yao, Y., & Wang, W. (2021). Estimating aboveground carbon stock at the scale of individual trees in subtropical forests using UAV LiDAR and hyperspectral data. Remote Sensing, 13, 4969.

Silva, M. F., Santos, R. C., Tommaselli, A. M. G., & Galo, M. (2023). Assessment of stem cross-section shape and diameter at breast height of eucalyptus trees using terrestrial LiDAR data. In GEOINFO 2023 - XXIV Brazilian Symposium on GeoInformatics (pp. 210–219).

Solares-Canal, A., Alonso, L., Picos, J., & Armesto, J. (2023). Automatic tree detection and attribute characterization using portable terrestrial LiDAR. Trees, 37, 963–979.

Sui, W., & Zhang, D. (2012). Four methods for roundness evaluation. Physics Procedia, 24(Part C), 2159–2164. https://doi.org/10.1016/j.phpro.2012.02.317

Wang, D., Kankare, V., Puttonen, E., Hollaus, M., & Pfeifer, N. (2017). Reconstructing stem cross-section shapes from terrestrial laser scanning. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 14(2), 272–276.

Witzmann, S., Matitz, L., Gollob, C., Ritter, T., Kraßnitzer, R., Tockner, A., Stampfer, K., & Nothdurft, A. (2022). Accuracy and precision of stem cross-section modeling in 3D point clouds from TLS and caliper measurements for basal area estimation. Remote Sensing, 14, 1923.

Wu, Y., Gan, X., Zhou, Y., & Yuan, X. (2024). Estimation of diameter at breast height in tropical forests based on terrestrial laser scanning and shape diameter function. Sustainability.

Zhang, W., Qi, J., Wan, P., Wang, H., Xie, D., Wang, X., & Yan, G. (2016). An easy-to-use airborne LiDAR data filtering method based on cloth simulation. Remote Sensing, 8, 501.

Artigos Semelhantes

Você também pode iniciar uma pesquisa avançada por similaridade para este artigo.

Artigos mais lidos pelo mesmo(s) autor(es)

1 2 > >>