Engenharia Florestal (Sede)

URI permanente desta comunidadehttps://arandu.ufrpe.br/handle/123456789/15

Siglas das Coleções:

APP - Artigo Publicado em Periódico
TAE - Trabalho Apresentado em Evento
TCC - Trabalho de Conclusão de Curso

Navegar

Filtrar resultados informando o último nome do autor
Agora exibindo 1 - 2 de 2
  • Imagem de Miniatura
    Item
    Abordagem comparativa entre a aplicação da metodologia KATAM e inventário tradicional em plantios de Khaya senegalensis (Desr.) A. Juss
    (2023-09-15) Silva, Kamilo Alaboodi da; Silva, Emanuel Araújo; Hakamada, Rodrigo Eiji; http://lattes.cnpq.br/4186459700983170; http://lattes.cnpq.br/2765651276275384; http://lattes.cnpq.br/5612600854790108
    The forest inventory helps forest managers taking decisions. Installing, measuring and managing a network of inventory plots is a costly and time-consuming activity. The remote sensing techniques are increasingly gaining ground in the forestry sector because they have the potential to reduce costs without incurring any loss of precision, but they are not widely used due to their high cost. In this context, the Swedish company Katam Technologies has developed a solution for acquiring and analyzing forest data: KATAM Forest, which works using the KASLAM algorithm, which has not yet been widely used and tested in national forests. The goal of this study was to compare, in terms of accuracy and operational performance, the application of KASLAM artificial intelligence through the KATAM Forest application in forest inventory activities in Khaya senegalensis (Desr.) A. Juss plantations (5 years old), located in the state of Pernambuco, with the sampling techniques of a traditional forest inventory. Diameter at breast height (DBH) data was collected within 9 plots, as well as videos with artificial intelligence, recorded within the coordinates of the sampling units. Descriptive statistics were performed on the DBH data by plot, followed by the parametric Shapiro-Wilk normality test, where, if the null hypothesis was rejected, a non-parametric Mann-Whitney U test was required to understand the difference in averages. Operational performance was assessed using the time data obtained during the inventory process within the plots in both approaches. The DBH variable in the two inventory methodologies does not have a clear distribution concentrated close to the mean. The non-parametric test resulted in the averages obtained for DBH not showing statistical differences between the methodologies at the 5% significance level. The operational performance of the Katam methodology was half of the traditional inventory. The Katam technologies are very promising in terms of reducing time and costs in forest inventory operations. Therefore, further studies are recommended so that the subject can be disseminated in a practical way.
  • Imagem de Miniatura
    Item
    Estimativa de variáveis dendrométricas a partir do sensor LiDAR no IPHONE 13 PRO
    (2024-02-29) Santana, Larissa Maria Lopes; Silva, Emanuel Araújo; http://lattes.cnpq.br/2765651276275384; http://lattes.cnpq.br/0582963735033837
    Nos últimos anos, o uso de tecnologias de sensoriamento remoto, como o sensor LiDAR, tornou-se fundamental na análise de variáveis dendrométricas em áreas florestais, e o LiDAR no iPhone 13 Pro representa uma inovação, oferecendo uma maneira acessível e eficiente de obter dados precisos sobre a estrutura florestal. Este trabalho visa avaliar a eficácia do sensor LiDAR do iPhone 13 Pro na estimativa de variáveis dendrométricas, como diâmetro e altura das árvores, em um povoamento de Mogno Africano, comparando medições com métodos convencionais para verificar a precisão dos dados obtidos pelo LiDAR. A tecnologia LiDAR tem avançado significativamente, permitindo a obtenção de dados tridimensionais detalhados sobre a estrutura das florestas, sendo amplamente utilizada na engenharia florestal para inventário, planejamento de manejo e modelagem de crescimento de árvores; aplicativos que incorporam LiDAR, como ForestScanner e Arboreal Tree, têm mostrado potencial em fornecer estimativas precisas de variáveis dendrométricas. O estudo foi realizado na Estação Experimental de Cana-de-açúcar do Carpina, em Pernambuco, onde dados de diâmetro e altura foram coletados manualmente e por meio dos aplicativos ForestScanner e Arboreal Tree, utilizando o sensor LiDAR do iPhone 13 Pro, e as medições foram comparadas para avaliar a precisão dos dados obtidos pelos aplicativos em relação aos métodos convencionais. Os resultados mostraram uma forte correlação entre as medições convencionais e as obtidas pelos aplicativos, com o ForestScanner apresentando um coeficiente de determinação (R²) de 0,852 e um RMSE de 2,24 cm para o diâmetro, enquanto o Arboreal Tree mostrou um R² de 0,9501 e um RMSE de 1,44 cm; para a altura, o Arboreal Tree apresentou um R² de 0,7857 e um RMSE de 1,31 m, indicando que ambos os aplicativos fornecem estimativas precisas e podem ser usados como alternativas eficientes aos métodos convencionais de medição. A utilização do sensor LiDAR no iPhone 13 Pro, combinada com os aplicativos ForestScanner e Arboreal Tree, mostrou-se eficaz na estimativa de variáveis dendrométricas, destacando a importância da tecnologia LiDAR em dispositivos móveis como uma ferramenta inovadora e prática para a coleta de dados florestais, oferecendo precisão, economia de tempo e custos na obtenção de informações sobre a estrutura florestal.