Return to search

Avaliação dos dados laser scanner para determinar modelos de terreno em áreas cobertas por floresta ombrófila densa alterada na Amazônia

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil. / Made available in DSpace on 2012-10-23T11:14:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1
257468.pdf: 5588782 bytes, checksum: 5d292a743aaf4786e93fbcd5c3179f30 (MD5) / Em florestas, informações tridimensionais de terreno têm sido obtidas por sensores como os de radar, os fotogramétricos ou por equipamentos da topografia. Neste trabalho, coordenadas de pontos da floresta alterada do Município de Iranduba (AM) obtidas pelo sensor laser ALTM 2025 foram utilizadas com o principal objetivo de avaliar a qualidade posicional de Modelos Digitais de Terreno (MDTs). Outro objetivo foi a proposição de um Indicador de Densidade de Vegetação (IDV) utilizando exclusivamente os dados laser scanner provenientes desse sensor. A área apresenta diferentes classes de vegetação e relevo, onde foram definidas parcelas amostrais. Dois conjuntos de dados foram formados, o primeiro através de uma filtragem de pontos da vegetação no programa TerraScanTM. O segundo conjunto foi obtido selecionando-se pontos a partir de uma metodologia proposta no trabalho, que originou o programa LaserAnalyzer. Com os pontos de saída do LaserAnalyzer foi apresentada e avaliada uma proposta para obtenção do IDV das áreas amostrais. As superfícies derivadas dos dados laser scanner foram comparadas à superfície de referência obtida com pontos da topografia. As avaliações consideraram o relevo e a vegetação das áreas e mostraram, entre outras conclusões do trabalho que, os Modelos Digitais de Terreno derivados de dados laser scanner apresentam precisão (desvio padrão) entre 0,50m e 1,0m em áreas com inclinação do terreno de até 20%, vegetação com características de densidade entre muito baixa e alta e árvores com até 20m de altura.

In forests, ground points 3D coordinates have been obtained by sensors such as the ones from radar, the photogrammetric ones or by topography equipment. In this research, coordinates of points of the modified forest of the District of Iranduba (AM) obtained by sensor laser ALTM 2025 were used aiming primarily at evaluating the positional quality of Digital Terrain Models (DTM). Another aim was the proposition of an Indicator of Density of Vegetation (IDV) using exclusively laser scanner data originated from this sensor. The area presents different types of vegetation and relief, where training areas were defined. Two sets of data have been made up. The first one, through the filtering of vegetation points in the TerraScan TM. The second one was obtained by selecting points based on a methodology proposed in the research, which originated the LaserAnalyzer program. A proposal for obtaining the IDV of the training areas was presented and evaluated with the outcoming points of the LaserAnalyzer. The surfaces derived from laser scanner data were compared to the surface of reference obtained with topography points. The evaluations considered the relief and the vegetation of the training areas and showed, among other conclusions of this research, that Digital Terrain Models (DTMs) derived from laser scanner data present precision (average standard error) between 0,50m and 1,0m in areas with 20% maximum inclination, vegetation with features of between very low and high density and trees up to 20m high.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/90478
Date January 2007
CreatorsVargas, Rosane Maciel de Araújo
ContributorsUniversidade Federal de Santa Catarina, Loch, Ruth Emilia Nogueira
PublisherFlorianópolis, SC
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Format1 v.| il., grafs., tabs.
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.1424 seconds