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Obtenção da altura de louro-pardo a partir de imagens digitais em sistema silvipastoril

The use of drones has been growing in several areas of research, both due to their agility and practicality in relation to traditional methods of aerial photogrammetry. With the insertion of these new technologies within the forestry sector, helping in the planning and management of resources, the p...

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Autor principal:	Felini, André Felipe Câmara
Formato:	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2022
Assuntos:	Florestas Cartografia Sistema de Posicionamento Global Forests and forestry Cartography Global Positioning System CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29396
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id	riut-1-29396
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spelling	riut-1-293962022-08-25T06:07:08Z Obtenção da altura de louro-pardo a partir de imagens digitais em sistema silvipastoril Obtaining louro-pardo height from digital images in silvipastoril system Felini, André Felipe Câmara Silva, Maria Madalena Santos da Vismara, Edgar de Souza Silva, Maria Madalena Santos da Bosquilia, Raoni Wainer Duarte Weber, Veridiana Padoin Florestas Cartografia Sistema de Posicionamento Global Forests and forestry Cartography Global Positioning System CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL The use of drones has been growing in several areas of research, both due to their agility and practicality in relation to traditional methods of aerial photogrammetry. With the insertion of these new technologies within the forestry sector, helping in the planning and management of resources, the possibility arises of testing new techniques either to improve or to present new methodologies in different stages of the forest production chain. The objective of this work is to find out how accurate are the height measurements obtained from the analysis of high resolution digital images obtained with an RPA within a forest plantation located within the UTFPR - Câmpus Dois Vizinhos, in an experimental unit that uses the silvopastoral with the laurel-pardo forest species (Cordia trichotoma(Vell.) Arrab. ex Steud) and goat and sheep farming. A flight with RPA was carried out on site and high resolution digital images were collected, later processed within the Open Drone Map software, where through the generation of apoint cloud it was possible to obtain products such as an orthomosaic of the area, as well as the digital elevation and the digital surface model. Then, the orthomosaic processing and digital models of elevation and surface generated by the software were carried out within a GIS environment, where using the available tools, the altitude values of the digital models were extracted, and these values were used to calculate the height of each tree at planting. These values were then compared with real measurements, measured during a thinning carried out in the same month of the flight, in the study area. As well, with measurements taken using a hypsometer during the last inventory before thinning, again, for comparison purposes. With all these data, the R Studio software was used to compare both graphically and statistically the height values found in the different methodologies. After statistical analysis, it was found that the square root of the mean squared error is 1.94 meters, meaning that the heightvalues found can vary both for more and for less this value, the mean error of -0.994 meters, showing that the The drone ends up overestimating the height values by approximately 1 meter and an average relative error of -9.65, that is, the drone ends up overestimating the height of the individuals by approximately 9.6%. Therefore, it is possible to conclude that for dense plantations, the methodology of obtaining height values from high resolution images captured with RPA is not valid, since the crown overlap made it impossible to identify each parrot laurel individual. Besides, there is a big difference between the real values and those found remotely. Therefore, further studies are needed in the area. In addition to a special attention when selecting the study areas, with preference for arboreal individuals that have an easily identifiable canopy and that have low canopy overlap. O uso de drones vem crescendo em diversas áreas de pesquisa, tanto pela agilidade como praticidade em relação a métodos tradicionais de aerofotogrametria. Com a inserção destasnovas tecnologias dentro do setor florestal, auxiliando no planejamento e gestão de recursos surge a possibilidade de testar novas técnicas seja para aprimorar ou apresentar novas metodologias em diferentes etapas da cadeia produtiva florestal. Tendo este trabalho como objetivo averiguar quão precisas são as medidas de altura obtidas a partir da análise de imagens digitais de alta resolução obtidas com um RPA dentro de um plantio florestal localizado dentro da UTFPR –Câmpus Dois Vizinhos, em uma unidade experimental que utiliza o sistema silvipastoril com a espécie florestal louro-pardo (Cordia trichotoma (Vell.) Arrab. ex Steud) e a caprinovino cultura. Foi realizado um voo com RPA no local e coletado imagens digitais de alta resolução, posteriormente processadas dentro do software Open Drone Map, onde através da geração de uma nuvem de pontos foi possível obter produtos como um ortomosaico da área, bem como o modelo digital de elevação e o modelo digital de superfície. Em seguida foi realizado o processamento do ortomosaico e modelos digitais de elevação e superfície gerados pelo software dentro de um ambiente SIG, onde utilizando as ferramentas a disposição foram extraídos os valores de altitude dos modelos digitais, sendo estes valores utilizados para calcular a altura de cada árvore no plantio. Estes valores foram então comparados com medidas reais, mensuradas durante um desbaste realizado no mesmo mês do voo, da área de estudo. Bem como, com medidas obtidas através de um hipsômetro durante o último inventário antes do desbaste, novamente, para fins de comparação. De posse de todos estes dados foi utilizado o software R Studio para comparar tanto graficamente como estatisticamente os valores de altura encontrados nas diferentes metodologias. Após análise estatística constatou-se que a raiz quadrada do erro médio quadrático é de 1,94 metros, significando que os valores de altura encontrados podem variar tanto para mais como para menos este valor, o erro médio de -0,994 metros, mostrando que o drone acaba por superestimar os valores de altura em aproximadamente 1 metro e um erro médio relativo de -9,65, ou seja o drone acaba por superestimar em aproximadamente 9,6% a altura dos indivíduos. Portanto é possível concluir que para plantios adensados, a metodologia de obtenção de valores de altura a partir de imagens de alta resolução capturadas com RPA não é válida, uma vez que a sobreposição de copas inviabilizou a identificação de cada indivíduo de louro-pardo. Além de haver uma diferença grande entre os valores reais e os encontrados de maneira remota. Portanto são necessários mais estudos na área. Além de uma atenção especial ao selecionar as áreas de estudo, tendo preferência por indivíduos arbóreos que possuam uma copa facilmente identificável e que possuam baixa sobreposição de copas. 2022-08-24T18:15:29Z 2022-08-24T18:15:29Z 2022-06-07 bachelorThesis FELINI, André Felipe Câmara. Obtenção da altura de louro-pardo a partir de imagens digitais em sistema silvipastoril. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Florestal) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2022. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29396 por openAccess Attribution-ShareAlike 4.0 International http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Dois Vizinhos Brasil Engenharia Florestal UTFPR
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description	The use of drones has been growing in several areas of research, both due to their agility and practicality in relation to traditional methods of aerial photogrammetry. With the insertion of these new technologies within the forestry sector, helping in the planning and management of resources, the possibility arises of testing new techniques either to improve or to present new methodologies in different stages of the forest production chain. The objective of this work is to find out how accurate are the height measurements obtained from the analysis of high resolution digital images obtained with an RPA within a forest plantation located within the UTFPR - Câmpus Dois Vizinhos, in an experimental unit that uses the silvopastoral with the laurel-pardo forest species (Cordia trichotoma(Vell.) Arrab. ex Steud) and goat and sheep farming. A flight with RPA was carried out on site and high resolution digital images were collected, later processed within the Open Drone Map software, where through the generation of apoint cloud it was possible to obtain products such as an orthomosaic of the area, as well as the digital elevation and the digital surface model. Then, the orthomosaic processing and digital models of elevation and surface generated by the software were carried out within a GIS environment, where using the available tools, the altitude values of the digital models were extracted, and these values were used to calculate the height of each tree at planting. These values were then compared with real measurements, measured during a thinning carried out in the same month of the flight, in the study area. As well, with measurements taken using a hypsometer during the last inventory before thinning, again, for comparison purposes. With all these data, the R Studio software was used to compare both graphically and statistically the height values found in the different methodologies. After statistical analysis, it was found that the square root of the mean squared error is 1.94 meters, meaning that the heightvalues found can vary both for more and for less this value, the mean error of -0.994 meters, showing that the The drone ends up overestimating the height values by approximately 1 meter and an average relative error of -9.65, that is, the drone ends up overestimating the height of the individuals by approximately 9.6%. Therefore, it is possible to conclude that for dense plantations, the methodology of obtaining height values from high resolution images captured with RPA is not valid, since the crown overlap made it impossible to identify each parrot laurel individual. Besides, there is a big difference between the real values and those found remotely. Therefore, further studies are needed in the area. In addition to a special attention when selecting the study areas, with preference for arboreal individuals that have an easily identifiable canopy and that have low canopy overlap.
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