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Uso da tecnologia LiDAR para classificação da capacidade produtiva de povoamentos de eucalipto / Use of LiDAR tecnology for classification of productive capacity of eucalyptus stands

Martins, Bruno Ferraz 17 November 2015 (has links)
Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2016-08-19T12:27:33Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1479793 bytes, checksum: cd0ab68d48753389cdb1e3b8024ae799 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-19T12:27:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1479793 bytes, checksum: cd0ab68d48753389cdb1e3b8024ae799 (MD5) Previous issue date: 2015-11-17 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A classificação da capacidade produtiva de sítio é um importante auxílio ao manejador de florestas na tomada de decisão e planejamentos de curto, médio e longo prazos. A principal forma de classificação é através da construção de curvas-guia, que se baseia na correlação entre altura dominante média e a idade de um povoamento florestal. A principal fonte de dados para obtenção das curvas é o inventário florestal contínuo. O inventário é uma atividade que demanda muito tempo e custo para realização. Com isso, diversas técnicas de sensoriamento remoto são empregadas a fim de se obter as medições das estruturas das florestas de forma mais rápida e econômica. O sensor remoto com grande potencial para medições de altura a nível de árvore é o LiDAR. Nesse estudo, objetivou-se a medição de alturas de árvores dominantes em um povoamento de eucalipto com diversas idades por um único levantamento LiDAR, de forma a gerar uma curva-guia para classificação do sítio e compará-la com uma curva gerada costumeiramente a partir do inventário contínuo. Os resultados obtidos demonstram que um único levantamento não é o suficiente para construção de uma curva semelhante à gerada pelo IFC, porém, é possível a criação de mapas de classes de qualidade de local com boa precisão. / The site production capacity classification is an important aid to forest wielder in decision making for short, medium and long term planning. The main way of classification is by building guide-curves, based on the correlation between average dominant height and age of a forest stand. The main data source for obtaining the curves is the continuous forest inventory. The inventory is an activity that requires time and effort to be performed. Thus, various remote sensing techniques are employed to obtain the measurements of structures of forests more quickly and economically. The remote sensor with great potential for height measurements at tree level is the LiDAR. This study aimed to measure dominant tree heights in a eucalyptus stand with different ages for a single LiDAR survey in order to generate a guide-curve for the site classification and compare it with a curve generated customarily from continuous inventory. The results demonstrate that a single survey is not enough to build a similar curve to that generated by the IFC, however, the creation of local quality classes maps with good precision is possible.

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