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Publicação
LiDAR based Biomass Estimation System for Forested Areas
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 5.03 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
In continental Portugal, forest fires are considered the biggest and most serious cause
of forest deterioration and therefore the introduction of forest management mechanisms
and biomass monitoring are imperative for a better future. However, conducting field
studies on a large scale is a very expensive and time-consuming task. Alternatively,
through remote sensing via a LiDAR, it becomes possible to map, with high accuracy,
forest parameters such as tree height, diameter at breast height or tree canopy length in
order to carry out other relevant estimates such as above ground biomass.
In this sense, this dissertation aims to develop a system capable of, through algorithms
and filters of point cloud processing, as statistical outlier removal, progressive morphological
filters and region growing segmentation, extract in detail,a digital terrain model
and correctly detect the number of trees in a given area, proceeding to the measurement
of some interesting variables from the point of view of a forest inventory. Thus, testing
data of different characteristics, our detection method obtained positive results, with all
the average detection rates above 80 %.
Em Portugal continental, os incêndios florestais são considerados a maior e mais grave causa de deterioramento da floresta e por isso a introdução de mecanismos de gestão florestal e monitorização da biomassa são imperativos para um futuro melhor. No entanto, realizar estudos de campo em grande escala é uma tarefa muito dispendiosa e demorosa. Em alternativa, através da deteção remota por vias de um LiDAR torna-se possível mapear, com elevado rigor, parâmetros florestais como altura das arvores, diâmetro do tronco ou comprimento da copa da arvore de modo a proceder a outras relevantes estimações como a biomassa. Neste sentido, esta dissertação teve como objetivo o desenvolvimento de um sistema capaz de, através de algoritmos e filtros de processamento de nuvens de pontos, como remoção de outliers estatístico, filtros morfologicos progressivos e segmentação por crescimento de regiões anexas , extrair com detalhe, um modelo digital do terreno e detetar corretamente o número de arvores numa determinada área, procedendo à medição de algumas variáveis interessantes do ponto de vista do inventário florestal. Assim, testando dados de diferentes características, o nosso método de deteção obteve resultados positivos, com todas as taxas deteção média superiores a 80 %.
Em Portugal continental, os incêndios florestais são considerados a maior e mais grave causa de deterioramento da floresta e por isso a introdução de mecanismos de gestão florestal e monitorização da biomassa são imperativos para um futuro melhor. No entanto, realizar estudos de campo em grande escala é uma tarefa muito dispendiosa e demorosa. Em alternativa, através da deteção remota por vias de um LiDAR torna-se possível mapear, com elevado rigor, parâmetros florestais como altura das arvores, diâmetro do tronco ou comprimento da copa da arvore de modo a proceder a outras relevantes estimações como a biomassa. Neste sentido, esta dissertação teve como objetivo o desenvolvimento de um sistema capaz de, através de algoritmos e filtros de processamento de nuvens de pontos, como remoção de outliers estatístico, filtros morfologicos progressivos e segmentação por crescimento de regiões anexas , extrair com detalhe, um modelo digital do terreno e detetar corretamente o número de arvores numa determinada área, procedendo à medição de algumas variáveis interessantes do ponto de vista do inventário florestal. Assim, testando dados de diferentes características, o nosso método de deteção obteve resultados positivos, com todas as taxas deteção média superiores a 80 %.
Descrição
Palavras-chave
UAV LiDAR airborne remote sensing wildfires biomass forest