Potencial da fotogrametria de VANT para o monitoramento estrutural de florestas nativas: estudo de caso na Floresta Estacional Decidual em Frederico Westphalen-RS
Potential of VANT photogrammetry for structural monitoring of native forests: a case study in a deciduous seasonal forest in Frederico Westphalen, Brazil
AUTORES/AUTHORS
Emanuel Araújo Silval1; Fábio Marcelo Breunig2; Messias Carneiro Soares³, Marco Antonio Kramm³, Gerson dos Santos Lisboa4, Lúcio de Paula Amaral5, Gabriel Paes Marangon6; Anelisa Pedroso Finger7
RESUMO
Este trabalho avaliou o uso de nuvens de pontos aerofotogramétricas obtidas por VANT para estimar variáveis estruturais de um fragmento florestal. 32 Parcelas circulares foram delimitadas com base na nuvem de pontos normalizada, permitindo a extração de métricas de altura e cobertura do dossel. Também foi construído um transecto, que evidenciou a estrutura vertical da floresta, variando de áreas abertas a regiões com dossel acima de 20 m. Modelos Random Forest foram ajustados para biomassa e densidade de árvores, alcançando desempenho de RMSE = 166,45 e R² = 0,54 para biomassa, e RMSE = 3,49 e R² = 0,30 para densidade de árvores. A análise de importância indicou, para biomassa, maior peso de Z_p50 (percentil 50 da altura), seguido de CanopyCover (cobertura do dossel) e Z_mean (altura média); para densidade, destacaram-se Z_p95 (percentil 95 da altura), Z_max (altura máxima) e Z_sd (desvio-padrão das alturas), refletindo a influência da heterogeneidade vertical. Os mapas gerados revelaram padrões espaciais consistentes da estrutura do dossel. Os resultados demonstram que a aerofotogrametria é uma alternativa viável ao LiDAR para caracterização estrutural florestal, embora melhorias metodológicas ainda sejam necessárias.
Palavras-chave: Fotogrametria; Drone; Estrutura do dossel.
ABSTRACT
This study evaluated the use of UAV-derived photogrammetric point clouds to estimate structural variables of a forest fragment. Thirty-two circular plots were delineated from the normalized point cloud, enabling the extraction of canopy height and cover metrics. A transect was also constructed, revealing the vertical forest structure ranging from open gaps to canopy regions exceeding 20 m. Random Forest models were fitted for biomass and tree density, achieving RMSE = 166.45 and R² = 0.54 for biomass, and RMSE = 3.49 and R² = 0.30 for density. Variable importance analysis indicated that, for biomass, the strongest predictors were Z_p50 (50th height percentile), followed by CanopyCover (canopy cover) and Z_mean (mean height); for density, the most influential variables were Z_p95 (95th height percentile), Z_max (maximum height), and Z_sd (standard deviation of heights), reflecting the role of vertical heterogeneity. The generated maps revealed consistent spatial patterns of canopy structure. Overall, the results demonstrate that UAV photogrammetry is a viable alternative to LiDAR for forest structural characterization, although methodological improvements are still required.
Keywords: VANT; Canopy structure.
