@MastersThesis{Jorge:2018:EsBiÁr,
author = "Jorge, Anderson",
title = "Estimativa de biomassa, em {\'a}reas degradadas e n{\~a}o
degradadas, por meio de isolamento de {\'a}rvores com dados
LiDAR",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "2018",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2018-08-22",
keywords = "sensoriamento remoto, LiDAR, detec{\c{c}}{\~a}o de {\'a}rvores
individuais, biomassa viva acima do solo, remote sensing, LiDAR,
detection of individual trees, living biomass above ground.",
abstract = "A mudan{\c{c}}a de uso e cobertura da terra que ocorre no estado
do Mato Grosso MT, ocasiona a perda de biomassa florestal,
liberando para a atmosfera gases que contribuem para o aumento da
temperatura na terra, devido ao efeito estufa. O principal
g{\'a}s respons{\'a}vel pelo efeito estufa {\'e} o CO2. O
carbono em florestas {\'e} estocado principalmente em biomassa e
pode ser volatilizado em quantidades diferentes dependendo da
intensidade e magnitude da degrada{\c{c}}{\~a}o que a floresta
emite. A estimativa dessa biomassa, comumente, {\'e} feita por
invent{\'a}rio florestal de parcelas que tem seus modelos
extrapolados para o tamanho da parcela medida. Para atenuar esta
limita{\c{c}}{\~a}o na complexidade de florestas tropicais e
auxiliar na estimativa de biomassa, este trabalho teve como
objetivo, estimar a biomassa viva acima do solo, utilizando a
t{\'e}cnica de isolamento de copas de {\'a}rvores em nuvens de
pontos Light Detection and Ranging LiDAR aerotransportados. Para
isso, quatro {\'a}reas da regi{\~a}o noroeste do estado do Mato
Grosso; uma degradada pelo fogo, duas degradadas por corte
seletivo e outra n{\~a}o degradada, foram analisadas. A
t{\'e}cnica de amostragem utilizada nestas {\'a}reas foi a
detec{\c{c}}{\~a}o de {\'a}rvores individuais (Individual Tree
Detection - ITD) atrav{\'e}s dos algoritmos de Dalponte (2018) e
de Silva et al. (2017). Neste {\'u}ltimo, foram analisados os
par{\^a}metros e definidos tamanhos de pixel de 0,5 m para o
arquivo matricial do Modelo de Altura de Copa (Canopy Height Model
CHM) que foi suavizado com filtro de janela de 3 x 3 pixel. O
algoritmo de Dalponte (2018) dispunha de trabalho com
par{\^a}metros utilizados em regi{\~a}o de floresta tropical e,
desta maneira, foram utilizados os par{\^a}metros padr{\~o}es.
Ap{\'o}s definidas as copas, foram extra{\'{\i}}das
m{\'e}tricas da nuvem de pontos representativas de cada
{\'a}rvore, essas m{\'e}tricas apresentaram alta
correla{\c{c}}{\~a}o de Pearson entre si. Para estas, foi
utilizada a sele{\c{c}}{\~a}o das m{\'e}tricas menos
correlacionadas com dois limiares 0,5 e 0,8. As m{\'e}tricas
restantes apresentaram valores discrepantes de R˛ajustado para
predizer modelos de biomassa viva acima do solo (Above Ground
Biomass AGB), variando de 0,89 a 0,055, definindo que o tipo de
impacto sofrido pela floresta e o algoritmo utilizado influenciam
no sucesso da estimativa de AGB, utilizando nuvens de pontos
extra{\'{\i}}das pela detec{\c{c}}{\~a}o de {\'a}rvores
individuais (ITD). ABSTRACT: The use of land cover and land occurs
in Mato Grosso, causing the loss of forest biomass, releasing the
atmosphere and contributing to the increase of temperature in the
earth, due to the greenhouse effect. The main gas is responsible
for the greenhouse effect is CO2. Carbon in forests is more
concentrated in biomass and can be volatilized into waste,
depending on the intensity and magnitude of the degradation that
the forest emits. The support of biomass is usually made through a
forest platform of plots that have their models extrapolated to
the size of the plot measured. To mitigate the emission of
tropical and auxiliary calories in biomass, the objective of this
work was to estimate a living biomass above the ground, using a
technique of isolation of landscape canopies in airborne light
detection and distance combat - LiDAR points clouds. For this,
four areas of the northwest region of the state of Mato Grosso;
{"}The technique of sampling with individual tree detection (ITD)
was performed using the algorithms of Dalponte (2018) and Silva et
al. (2017), which were degraded by fire, two degraded by rapid
cutting and another not degraded. Abstract: The parameters and
pixel sizes of 0.5 m for the Cup Height Model (CHM) matrix file
were smoothed with a 3 x 3 pixel window. The Dalponte (2018)
algorithm dispunge work for In this way, we used a selection of
the least correlated metrics with two thresholds 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, , 5 and 0.8 As the R2 discrete data output options set to
predict live above-ground biomass (AGB) models, varying from 0.89
to 0.055, defining what kind of impact the technology and content
used influence the success of the economy. of AGB, with the use of
clouds of extra points for the individual tree detectation
(ITD).",
committee = "K{\"o}rting, Thales Sehn (presidente) and Shimabukuro, Yosio
Edemir (orientador) and Pesck, Vagner Alex",
englishtitle = "Biomass estimation, in degraded and non-degraded areas, by
isolation of trees with LiDAR data.",
language = "pt",
pages = "75",
ibi = "8JMKD3MGP3W34R/3RM3KFS",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3RM3KFS",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}