Ambiência (Oct 2010)

Estimativa da altura dominante em povoamentos decíduos através de dados LIDAR com múltiplos retornos / Estimating dominant height in deciduous stands using multi-echo LIDAR data

  • Flora S. R. V. Martins,
  • Jérome Bock,
  • Ethienne Dambrine,
  • Grégory Dez,
  • Jean-Luc Dupouey,
  • Murielle Georges-Leroy,
  • Anne Jolly,
  • Jean-Pierre Renaud

Journal volume & issue
Vol. 6, no. Especial
pp. 115 – 126

Abstract

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ResumoA altura dominante (Ho) de 120 parcelas georreferenciadas (600m² cada) foi estimada através de diversas medidas de distribuição, máximas locais e densidade derivada da varredura a laser com pequena impressão obtida em um povoamento florestal decíduo irregular. As parcelas foram distribuídas de forma a contemplar toda a variabilidade de alturas dominantes e o tipo de regeneração existente nos 112km² da área estudada, localizada na floresta de Haye, França. O modelo construído com variáveis de máxima local (Hmv5) e densidade de retornos (d9) foi capaz de estimar a Ho com alta acurácia, além de ser independente do tipo de povoamento, o que possibilitou sua aplicação em toda a floresta. A validação cruzada do modelo final mostrou que este explicou 98% da variabilidade observada nas parcelas em campo, com um RMSE de 0.77m (3.31%). Nenhum efeito drástico da escolha do MNT, densidade de retornos ou do posicionamento das parcelas foi detectado no modelo, sugerindo grande estabilidade. AbstractThe mean dominant heights of 120 georeferenced field sample plots (600m² each) were estimated from a range of canopy densities, distributions and local maxima metrics derived by a small-footprint laser scanner over various deciduous forest stands using regression analysis. The sample plots were distributed in order to better represent the variability in stand dominant height and regeneration practices throughout a 112km² study areas in Haye forest, France. The model constructed with local maxima (Hmv5) and a LIDAR density metric (d9) was able to estimate Ho with a very high accuracy and was not sensitive to stand types. Cross-validation showed that the final model explained 98% of the variability in ground-truth dominant height, with a RMSE of 0.77m (3.31%). No drastic effects of DTM, echo densities, or positioning errors were found in the models.

Keywords