Estimation of forest metrics in integrated production systems using digital aerial photogrammetry.

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Abstract: The use of remote sensing to estimate forest metrics has proven to be an excellent option for reducing cost and time in forest inventories. In areas with fragmented vegetation, digital aerial photogrammetry (DAP) can be applied, further reducing costs as it uses passive sensors. Therefore, integrated production system areas are good candidates for achieving positive results. We assessed whether DAP via unmanned aerial vehicle (UAV) equipped with an RGB camera is capable of estimating forest metrics such as diameter at breast height (DBH) and height in crop-livestock-forest integration (ICLF) and livestock-forest integration (ILF) systems, composed of native tree species under different management practices. Using height metrics and canopy cover metrics derived from the point cloud, we were able to fit regression models for estimating mean DBH and mean height. The predictive model for mean DBH achieved an R² of 0.540 and RMSE of 2.30 cm, while the mean height model presented 0.640 and 1.30 m. We concluded that DAP is capable of estimating forest metrics in ICLF and ILF with low cost. | Resumo: O uso de sensoriamento remoto para estimar métricas florestais vem se mostrando uma ótima opção para redução de custo e tempo em inventários florestais. Em áreas com vegetação fragmentada a fotogrametria aérea digital (FAD) pode ser aplicada, reduzindo ainda mais os custos, pois utiliza sensores passivos. Visto isso, áreas de sistemas de integrados de produção são candidatos a obterem bons resultados. Avaliamos se a FAD via aeronave pilotada remotamente (ARP) embarcada com câmera RGB, é capaz de estimar métricas florestais como diâmetro altura do peito (DAP) e altura em áreas de sistemas de integração lavoura-pecuária- floresta (ILPF) e integração pecuária-floresta (IPF), compostos por espécies arbóreas nativas sob diferentes manejos. Utilizando métricas de altura e cobertura de dossel da nuvem de pontos, foi possível ajustar modelos de regressão para a estimativa de DAP médio e altura média. O modelo preditivo de DAP obteve R² de 0,540 e RMSE de 2,30 cm, enquanto o da altura apresentou 0,640 e 1,30 m. Foi possível concluir que a DAP é capaz de estimar métricas florestais em áreas de ILPF e IPF com baixo custo.
Editores: Paulo Sergio de Paula Herrmann Junior, Henriette Monteiro Cordeiro de Azeredo, Maria Fernanda Berlingieri Durigan, Luís Henrique Bassoi.

Palabras clave

Dendrometry, Point cloud, Fotogrametria, Dendrometria, Sensoriamento Remoto, Sistema de Produção, Agrossilvicultura, Photogrammetry, Remote sensing

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