USO DE AERONAVE REMOTAMENTE PILOTADA COMO FERRAMENTA DE AUXÍLIO NO INVENTÁRIO DE PLANTAÇÕES FLORESTAIS

Abstract

RESUMO: O uso de aeronave remotamente pilotada (ARP) como ferramenta de auxílio na prática do inventário florestal já é uma realidade em muitos locais. O presente estudo visa comparar dados obtidos no voo com os obtidos na atividade tradicional de inventário florestal (altura, diâmetro a 1,30 m do solo e número de árvores), afim de estimar volume por hectare. O trabalho foi conduzido de forma integrada, empregando técnicas de sensoriamento remoto com uso de ARP e métodos alternativos e adicionais a fim de estimar variáveis dendrométricas por meio de regressões e simulação do Princípio de Bitterlich, usando os dados da amostragem tradicional como verdade de campo. A atividade de campo foi realizada em 12 parcelas circulares de 400 m², com a coleta de dados de circunferência à altura do peito (CAP) e altura total das árvores. Paralelamente, um aerolevantamento foi conduzido utilizando um drone equipado com câmera RGB, gerando um ortomosaico e modelos digitais de elevação (MDE), terreno (MDT) e altura (MDA). Tais produtos cartográficos foram processados para estimar a altura e o número de árvores no plantio. Para estimativa do diâmetro a partir dos dados obtidos no aerolevantamento, modelos matemáticos em função da altura foram ajustados pelo método dos mínimos quadrados ordinários e pela modelagem mista, selecionando a melhor alternativa em função do erro padrão residual. Também foram empregadas equações disponíveis na literatura para estimativa do diâmetro a partir da altura obtida. A partir das estimativas de diâmetro, a área basal e o volume foram estimados para cada metodologia avaliada (inventário tradicional, contagem visual e automatizada). Os resultados mostraram que a contagem visual de árvores no ortomosaico foi eficiente, com valores próximos aos obtidos no inventário tradicional. No entanto, a contagem automatizada utilizando o plugin Tree Density Calculator subestimou o número de árvores, acertando apenas 52% do total. A altura média estimada pelo aerolevantamento foi próxima à obtida em campo, com diferença de 0,8 m (contagem visual) e 0,6 m (automatizada). Para a estimativa do diâmetro, a modelagem mista empregando a regressão linear simples com a parcela como variável aleatória apresentou o menor erro residual (4,1%). A área basal e o volume estimados com base na altura média e contagem visual das árvores foram os que mais se aproximaram dos valores de campo. Já os métodos que utilizaram equações da literatura para estimar o diâmetro e o volume subestimaram os valores. Conclui-se que o uso de ARP pode ser uma ferramenta eficiente para otimizar a coleta de dados em inventários florestais, especialmente para a obtenção de altura, diâmetro e número de árvores. No entanto, a contagem automatizada de árvores ainda precisa ser aprimorada, e a utilização de modelos matemáticos específicos para cada contexto é essencial para garantir a precisão das estimativas. Futuros estudos devem explorar o uso de sensores mais avançados, como LiDAR, e a aplicação dessas técnicas em diferentes espécies e regiões, visando consolidar o uso de geotecnologias como ferramenta padrão no setor florestal. ABSTRACT: The use of Remotely Piloted Aircraft (RPA) as a tool to assist in forest inventory practices is already a reality in many locations. This study aims to compare data obtained from aerial flights with those obtained from traditional forest inventory activities (height, diameter at 1.30 m above ground, and tree count), in order to estimate volume per hectare. The work was conducted in an integrated manner, employing remote sensing techniques using RPA and alternative and additional methods to estimate dendrometric variables through regressions and simulations of Bitterlich's Principle, using traditional sampling data as ground truth. Field activities were carried out in 12 circular plots of 400 m², collecting data on circumference at breast height (CBH) and total tree height. Simultaneously, an aerial survey was conducted using a drone equipped with an RGB camera, generating an orthomosaic and digital elevation models (DEM), terrain (DTM), and height (CHM). These cartographic products were processed to estimate tree height and count in the plantation. To estimate diameter from the aerial survey data, mathematical models based on height were adjusted using ordinary least squares and mixed modeling, selecting the best alternative based on residual standard error. Equations available in the literature were also used to estimate diameter from the obtained height. From the diameter estimates, basal area and volume were estimated for each methodology evaluated (traditional inventory, visual counting, and automated counting). The results showed that visual tree counting in the orthomosaic was efficient, with values close to those obtained in the traditional inventory. However, automated counting using the Tree Density Calculator plugin underestimated the number of trees, accurately identifying only 52% of the total. The average height estimated from the aerial survey was close to that obtained in the field, with a difference of 0.8 m (visual counting) and 0.6 m (automated counting). For diameter estimation, mixed modeling using simple linear regression with the plot as a random variable showed the lowest residual error (4.1%). Basal area and volume estimates based on average height and visual tree counting were the closest to field values. In contrast, methods using literature equations to estimate diameter and volume underestimated the values. It is concluded that the use of RPA can be an efficient tool to optimize data collection in forest inventories, especially for obtaining height, diameter, and tree count. However, automated tree counting still requires improvement, and the use of specific mathematical models for each context is essential to ensure the accuracy of estimates. Future studies should explore the use of more advanced sensors, such as LiDAR, and the application of these techniques in different species and regions, aiming to consolidate the use of geotechnologies as a standard tool in the forestry sector.