Publicação
Aquisição de dados LiDAR com TLS e HMLS para deteção de árvores individuais
| Resumo: | LiDAR (Light Detection And Ranging) é um sistema baseado nos princípios de Deteção Remota que permite medir distâncias com base no tempo da trajetória da radiação laser, desde que é emitida pelo aparelho até que retorna ao recetor depois de ser refletida numa superfície sólida. A aplicabilidade deste sistema é abrangente a várias áreas da engenharia e prende-se com a capacidade que o mesmo tem de recolher e armazenar dados tridimensionais em forma de nuvens de pontos de qualquer objeto sólido sobre a superfície terrestre. No sector florestal, este sistema permite estimar características dos povoamentos e digitalizar uma extensa área de floresta, de uma forma automatizada, rápida e com detalhe na ordem dos milímetros. O objetivo do presente trabalho é avaliar a capacidade do sistema LiDAR na individualização da árvore comparando as coordenadas estimadas obtidas com dois métodos LiDAR - HMLS (Held-Hand Mobile Laser Scanner) e TLS (Terrestrial Taser Scanner) - com as coordenadas obtidas com GPS sub-métrico, pelo método tradicional de campo, num ensaio clonal de Eucalyptus globulus Labill. com 10 anos de idade. O presente estudo serviu também como primeira abordagem ao desempenho dos dois métodos LiDAR na obtenção de diâmetros às várias alturas do tronco, recorrendo aos algoritmos disponíveis no software R. Para a deteção das árvores individuais, os resultados demonstraram que, em média, o método TLS detetou 65,1% das árvores, enquanto o método HMLS detetou 44,7% das árvores, para todas as parcelas de estudo. Comprovou-se ainda que o levantamento com HMLS só é vantajoso para terrenos regulares e percursos retos. Concluiu-se que deve ser efetuada uma melhoria nos processos associados à utilização do algoritmo SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) e salientou-se a importância de utilizar pontos de referência em campo para a obtenção de nuvens de pontos de melhor qualidade |
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| Autores principais: | Rascão, Madalena da Silva Ruivo Coreixas |
| Assunto: | Terrestrial Laser Scanner (TLS) Hand-Held Mobile Laser Scanner (HMLS) LiDAR localização de árvores Eucalyptus globulus Labill |
| Ano: | 2019 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade de Lisboa |
| Idioma: | português |
| Origem: | Repositório da Universidade de Lisboa |
| Resumo: | LiDAR (Light Detection And Ranging) é um sistema baseado nos princípios de Deteção Remota que permite medir distâncias com base no tempo da trajetória da radiação laser, desde que é emitida pelo aparelho até que retorna ao recetor depois de ser refletida numa superfície sólida. A aplicabilidade deste sistema é abrangente a várias áreas da engenharia e prende-se com a capacidade que o mesmo tem de recolher e armazenar dados tridimensionais em forma de nuvens de pontos de qualquer objeto sólido sobre a superfície terrestre. No sector florestal, este sistema permite estimar características dos povoamentos e digitalizar uma extensa área de floresta, de uma forma automatizada, rápida e com detalhe na ordem dos milímetros. O objetivo do presente trabalho é avaliar a capacidade do sistema LiDAR na individualização da árvore comparando as coordenadas estimadas obtidas com dois métodos LiDAR - HMLS (Held-Hand Mobile Laser Scanner) e TLS (Terrestrial Taser Scanner) - com as coordenadas obtidas com GPS sub-métrico, pelo método tradicional de campo, num ensaio clonal de Eucalyptus globulus Labill. com 10 anos de idade. O presente estudo serviu também como primeira abordagem ao desempenho dos dois métodos LiDAR na obtenção de diâmetros às várias alturas do tronco, recorrendo aos algoritmos disponíveis no software R. Para a deteção das árvores individuais, os resultados demonstraram que, em média, o método TLS detetou 65,1% das árvores, enquanto o método HMLS detetou 44,7% das árvores, para todas as parcelas de estudo. Comprovou-se ainda que o levantamento com HMLS só é vantajoso para terrenos regulares e percursos retos. Concluiu-se que deve ser efetuada uma melhoria nos processos associados à utilização do algoritmo SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) e salientou-se a importância de utilizar pontos de referência em campo para a obtenção de nuvens de pontos de melhor qualidade |
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