Scientia Forestalis, volume 43, n. 108
p.845-852, dezembro de 2015
DOI: dx.doi.org/10.18671/scifor.v43n108.9

Redução do erro amostral na estimativa do volume de povoamentos de Eucalyptus ssp. por meio de escaneamento laser aerotransportado

Reducing of the sampling error in Eucalyptus ssp. stand volume through airborne laser scanning estimation

Danitiele Cristina França Laranja1
Eric Bastos Gorgens2
Carlos Pedro Boechat Soares3
André Gracioso Peres da Silva4
Luiz Carlos Estraviz Rodriguez5

1Mestranda em Recursos Florestais.  USP - Universidade de São Paulo - Departamento de Ciências Florestais / ESALQ - Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”. Av. Pádua Dias, 11 - 13418-900 - Piracicaba, SP. E-mail: danitiele.cfl@gmail.com.
2Professor e Pesquisador do Departamento de Engenharia Florestal. UFVJM – Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri. Campus JK - Rod. MGT 367, Km 583, 5000 – Alto do Jacuba - 39100-000 – Diamantina, MG. E-mail: gorgens@usp.br.
3Professor Titular do Departamento de Engenharia Florestal. UFV – Universidade Federal de Viçosa – Centro de Ciências Agrárias – Campus Universitário – 36570-900 – Viçosa, MG. E-mail: csoares@ufv.br.
4Mestre em Recursos Florestais. USP - Universidade de São Paulo - Departamento de Ciências Florestais / ESALQ - Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”. Av. Pádua Dias, 11 - 13418-900 - Piracicaba, SP. E-mail: andregracioso@gmail.com.
5Professor Associado do Departamento de Ciências Florestais. USP - Universidade de São Paulo / ESALQ - Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”. Av. Pádua Dias, 11 - 13418-900 - Piracicaba, SP. E-mail: lcer@usp.br.

Recebido em 22/10/2014 - Aceito para publicação em 22/05/2015

Resumo

O inventário florestal é uma importante atividade que fornece uma ampla gama de informações sobre os parâmetros populacionais de extensas áreas florestais, com base em delineamentos de amostragem. Assim, este trabalho apresenta e avalia o uso combinado de levantamentos laser aerotransporto (ALS - Airborne Laser Scanning) e de dupla amostragem para estimativa de volume em plantios de eucalipto, comparando os resultados obtidos com delineamentos amostrais tradicionais como a amostragem casual simples e a amostragem casual estratificada. No primeiro cenário de dupla amostragem assumiu-se a primeira fase como sendo a métrica de altura percentil 90 (P90) derivado dos dados ALS. No segundo cenário, adotou-se o percentil 90 (P90) e a métrica de proporção porcentagem de todos os retornos acima da média relacionada aos primeiros retornos (ARMFR), derivadas dos dados LiDAR (Light Detection And Ranging). Através de simulações buscou-se determinar a intensidade amostral necessária para atender um erro de amostragem máximo de 5%. O estudo foi realizado em uma área de 401,6 hectares localizada nos municípios de São Miguel Arcanjo e Pilar do Sul, onde foram lançadas e medidas 37 parcelas em campo. O menor erro de amostragem obtido foi o da dupla amostragem com regressão múltipla (±1,8%), seguidos pela dupla amostragem com estimador de regressão simples; amostragem casual estratificada; e amostragem casual simples, confirmando o potencial de uso dos dados do sensor laser para melhorar as estimativas de volume do inventário florestal, possibilitando a redução da intensidade amostral. Considerando apenas 10 unidades de amostra, o erro da dupla amostragem obtido na regressão múltipla foi de ± 3,4%.
Palavras-chave: LiDAR, Delineamento Amostral, Erro Amostral, Dupla Amostragem, Métricas ALS.

Abstract

Forest inventory is an important activity to provide a wide range of information about the parameters from extensive forested areas based on sampling designs. This study evaluates the use of ALS (Airborne Laser Scanning) metrics as part of a double sampling design for stand volume estimation in Eucalyptus plantation, comparing the results to traditional sampling designs such as simple random sampling and stratified random sampling. In one scheme, the double sampling first phase was the height metric of the 90th percentile (P90) derived from LiDAR (Light Detection And Ranging) data. In the second double sampling scenario we adopted the 90th percentile (P90) and the density metric percentage of all returns above the mean of first returns (ARMFR), also derived from LiDAR data. Through simulations we sought to determine the sampling intensity required to obtain a sampling error at most 5%. The study was conducted in 401,6 hectares of Eucalyptus plantation located between the municipalities of São Miguel Arcanjo and Pilar do Sul (São Paulo), where 37 plots were measured in the field. The smallest sampling error was obtained from the double sampling with multiple regression (±1,8%) followed by the double sampling with simple regression, the stratified random sampling and the simple random sampling; confirming the use of ALS data to improve the volume estimation and enabling the sampling intensity reduction. The error of double sampling with multiple regression was ±3,4% considering only 10 field plots.
Keywords: LiDAR, double sampling, sample design, sampling error, ALS metrics.





Instituto de Pesquisas e Estudos Florestais
Via Comendador Pedro Morganti, 3500 - Bairro Monte Alegre
CEP: 13415-000 - Piracicaba, SP - Brasil
Reprodução permitida desde que citada a fonte.