Lid4 - Estimativas em Inventários florestais: Nova era com sensores Lidar

Utilização de tecnologia LiDAR para estimativas precisas de atributos florestais

O LiDAR - Light Detection and Ranging (full-waveform-FW e discrete return-DR), comprovou-se poderoso para aplicação em IF. Incorporar dados de câmeras multiespectrais nestas análises vêm sendo tendência em estudos florestais. Porém, não existem protocolos metodológicos unificados para incorporação destas tecnologias em IF.

LiDAR — Light Detection and Ranging (full-waveform — FW, and discrete return — DR) — has proven powerful for forest inventory (FI) applications. Incorporating multispectral camera data into these analyses has become a trend in forestry studies. However, there are no unified methodological protocols for integrating these technologies into FI.

Visualização de nuvem de pontos LiDAR em área florestal. LiDAR point cloud visualization over a forested area.

Tecnologias Utilizadas

  • LiDAR terrestre (TLS)
  • LiDAR aerotransportado (ALS)
  • Processamento de nuvens de pontos
  • Análise de métricas LiDAR

Objetivos

Este projeto visa testar se o LiDAR (FW e DR) podem gerar/substituir as estimativas de área basal, volume, biomassa e carbono, geradas por IF e que, protocolos metodológicos de IF podem ser desenvolvidos. Ainda deve-se avaliar se será possível o reconhecimento de padrões de biodiversidade de florestas nativas. Nas 4 áreas de pesquisa serão usados dados do LiDAR orbital GEDI e de UAV-LiDAR. Câmera multiespectral serão integradas visando avaliar a possibilidade de análise da biodiversidade dos fragmentos florestais a partir das mesmas.

Technologies Used

  • Terrestrial LiDAR (TLS)
  • Airborne LiDAR (ALS)
  • Point cloud processing
  • LiDAR metrics analysis

Goals

This project aims to test whether LiDAR (FW and DR) can generate or replace estimates of basal area, volume, biomass, and carbon currently produced by forest inventory, and to develop new FI methodological protocols. It also assesses whether biodiversity patterns can be recognized in native forests. Across the four research areas, data from the orbital LiDAR GEDI and from UAV-LiDAR will be used. Multispectral cameras will be integrated to evaluate whether biodiversity in forest fragments can be analyzed from this combined data.