Engenharia Florestal (Sede)
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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/0582963735033837Nos 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.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/5612600854790108O inventário florestal auxilia gestores de floresta nas tomadas de decisões. A instalação, mensuração e gestão de uma rede de parcelas de inventário são onerosas e despende tempo. Técnicas de sensoriamento remoto ganham cada vez mais espaço no setor florestal por terem o potencial de redução de custos sem incorrer em perdas de precisão, porém, com baixa adesão em decorrência do elevado investimento. Nesse contexto, a empresa sueca Katam Technologies desenvolveu uma solução para aquisição e análise de dados florestais: KATAM Forest, que funciona através do algoritmo KASLAM, ainda pouco difundido e testado em florestas nacionais. Diante do exposto, este trabalho teve como objetivo comparar, em termos de acurácia e rendimento operacional, a aplicação da inteligência artificial KASLAM através do aplicativo KATAM Forest na atividade de inventário florestal em plantios de Khaya senegalensis (Desr.) A. Juss (5 anos), localizado no estado de Pernambuco, com as técnicas de amostragem de um inventário florestal realizado de forma tradicional. Foram coletados dados de diâmetro à altura do peito (DAP) dentro de 9 parcelas, bem como vídeos com a inteligência artificial, gravados dentro das coordenadas das unidades amostrais. Foi realizada a estatística descritiva dos dados de DAP das parcelas e em seguida foi aplicado um teste paramétrico de normalidade de Shapiro-Wilk, onde, ao ser rejeitada hipótese de nulidade, seria necessária a realização de um teste não-paramétrico U de Mann-Whitney para entender a diferença de médias. O rendimento operacional foi avaliado através dos dados de tempo obtidos durante o processo de inventário dentro das parcelas em ambas as abordagens. A variável DAP nas duas metodologias de inventário não tem uma distribuição clara concentrada perto da média. O teste não-paramétrico resultou que médias obtidas do DAP não apresentaram diferenças estatísticas entre as metodologias ao nível de 5% de significância. O rendimento operacional da metodologia Katam foi metade do tempo do inventário tradicional. As tecnologias Katam são bastante promissoras, no sentido de redução de tempo e custos nas operações de inventário florestal. Portanto, recomenda-se maiores estudos para que o assunto seja difundido de maneira prática.