Uso da tecnologia LiDAR para classificação da capacidade produtiva de povoamentos de eucalipto
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...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2015 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal de Viçosa (UFV) |
| Repositorio: | LOCUS Repositório Institucional da UFV |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:locus.ufv.br:123456789/8366 |
| Acceso en línea: | http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/8366 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Florestas - Medição Levantamentos florestais Florestas - sensoriamento remoto Florestas - Administração Radar ótico Manejo Florestal |
| Sumario: | 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. |
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