Drones são ferramentas muito úteis que apresentam inúmeras aplicações para o setor florestal. Se você trabalha na área florestal e está habituado a realizar inventários florestais de forma convencional, muito provavelmente já pensou em aplicar drones neste processo.
No que diz respeito aos inventários florestais, drones embarcados com sensores LiDAR são muito eficientes na estimativa de volume de madeira e biomassa e já vem sendo utilizados há algum tempo para cumprir estas funções.
Se você tem interesse nesse assunto, neste artigo iremos trazer um guia completo sobre a utilização de drones em inventários florestais, respondendo as principais dúvidas de quem está começando.
O que são e como funcionam inventários florestais com drones?
Inventários florestais são estudos voltados para a quantificação, caracterização e monitoramento dos recursos florestais de determinada área.
Esses levantamentos permitem entender a estrutura da vegetação, como altura das árvores, diâmetro, volume de madeira, biomassa, composição de espécies e estado de conservação das florestas.
O inventário florestal convencional é realizado em campo por meio da instalação de parcelas e medição de altura, diâmetro e identificação de espécies arbóreas. Após a coleta de dados, é realizada uma estimativa de volume ou biomassa por meio de uma modelagem volumétrica.
A forma convenicional de se realizar inventários florestais apresenta algumas limitações, como uma alta demanda de tempo, grande esforço físico, necessita de equipes numerosas e apresenta muitos riscos operacionais.
Por outro lado, os inventários florestais com drones são levantamentos realizados com aeronaves remotamente pilotadas para mapear e quantificar as características estruturais da vegetação.
Embora sejam muito eficientes em estimar o volume de árvores individuais, eles não são eficientes na identificação de espécies e são utilizados apenas para inventários florestais de florestas plantadas.
Inventários florestais em florestas nativas ainda apresentam muitos desafios para que drones sejam empregados, em especial, relacionados às dificuldades de se identificar espécies utilizando drones.
Para a realização de inventários florestais com drones é estritamente necessário que estes equipamentos possuam sensores LiDAR embarcados.
Isso acontece porque esses sensores são capazes de atravessar a barreira imposta pelas folhas das árvores para realizar medições precisas de distâncias entre o sensor, árvores e o solo da floresta.
Se você não sabe muito bem o que é e como funciona o LiDAR, recomendamos que acesse o artigo da GeoSense intitulado “O Que é LiDAR No Mapeamento Aéreo Com Drones?”.
No próximo tópico iremos explicar em detalhes como o LiDAR é utilizado em inventários florestais, trazendo informações sobre o seu funcionamento e por que ele é utilizado em inventários florestais.
Por que o LiDAR é utilizado em inventários florestais?
O sistema LiDAR funciona a partir da emissão de milhões ou até bilhões de pulsos de laser por segundo. Cada pulso de laser atinge obstáculos físicos como os galhos, troncos ou o solo da floresta e retorna ao sensor.
A partir da medição do tempo percorrido entre a emissão e o retorno do laser, é possível calcular as distâncias entre o sensor e os objetos físicos mapeados. Assim, criamos uma nuvem de pontos tridimensional de alta precisão.
É importante lembrar que os pulsos de laser emitidos pelo LiDAR são capazes de atravessar as folhas em diferentes ângulos e por isso podem ser utilizados para estimar a estrutura do que está abaixo do dossel, ou seja, os troncos, galhos e até mesmo a topografia da área de vegetação.
Por outro lado, os sensores óticos convencionais dos drones não são capazes de penetrar na vegetação, pois dependem unicamente da reflexão de luz para a obtenção de fotografias ou vídeos aéreos.
Assim, as folhas presentes nas árvores se tornam uma barreira intransponível para a luz, que é parcialmente refletida e não penetra abaixo do dossel totalmente. Por isso, para estimativas de volume ou biomassa de florestas, é necessário utilizar drones com sensores LiDAR embarcados.
Entretanto, é comum a utilização de sensores óticos e LiDAR em conjunto.
As imagens aéreas fornecem textura, cores e geram ortomosaicos de alta resolução que podem ser utilizados para identificar clareiras, trilhas e diferenciar fitofisionomias.
Os sistemas LiDAR, por sua vez, complementam o levantamento estimando geometrias, alturas e diâmetros, sendo então utilizados para gerar modelos tridimensionais que permitem calcular com detalhes o volume e a biomassa florestal.
No vídeo abaixo, você irá encontrar uma demonstração de modelos tridimensionais obtidos a partir de dados LiDAR em uma área de florestas.
Como é feita a aquisição e o processamento de dados LiDAR em inventários florestais?
Os levantamentos aéreos com drones voltados para inventários florestais, são realizados de maneira muito similar a qualquer outra tipologia de mapeamento aéreo.
Entretanto, é comum que se utilize alturas de voo um pouco mais baixas e uma sobreposição de voo um pouco maior. Isso acontece porque é necessário garantir que o laser penetre em todos os espaços disponíveis para realizar medições de distâncias.
Além disso, a velocidade de voo costuma ser reduzida para garantir uma distribuição uniforme dos pulsos de laser ao longo de toda a área. Ressalta-se que todo o ajuste dos parâmetros de voo deve ser feito levando em consideração às características da floresta.
Variáveis como o tipo de floresta, densidade de plantio, idade das árvores, tamanho das copas e a topografia da área também são exemplos de variáveis que devem ser levadas em consideração, de forma a adaptar o planejamento de voo às condições de cada floresta.
Durante o levantamento, o sensor LiDAR emite centenas de milhares de pulsos por segundo. Cada pulso registra o tempo entre emissão e retorno, permitindo calcular a distância até folhas, galhos, troncos e solo.
De forma simultânea, o sistema GNSS e a IMU do drone registram a posição e a orientação do equipamento ao longo do voo, garantindo que todos os pontos coletados apresentem coordenadas geográficas precisas.
Destaca-se que uma vez que drones embarcados com LiDAR apresentam um alto valor de mercado, é comum que estes já possuam sistemas de GNSS RTK embarcados.
Quando não possem, é necessário a utilização de Pontos de Controle em Solo (GCP’s), embora este seja um processo um tanto dificultoso de ser executado em áreas de florestas densas.
Após o voo, começa o processamento dos dados LiDAR. Primeiro, os dados brutos do sensor, do GNSS e da IMU são combinados para gerar a nuvem de pontos georreferenciada.
Em seguida, a nuvem passa por uma filtragem inicial. Essa etapa remove ruídos, pontos flutuantes, reflexos fora do padrão, erros causados por movimento ou superfícies muito brilhantes. O objetivo é deixar apenas os retornos válidos.
Depois, ocorre a classificação dos pontos. O software separa automaticamente quais pontos pertencem ao solo, à vegetação baixa, média e alta, além de elementos como rochas, estradas ou estruturas. Essa classificação é essencial, pois define a base de todos os modelos gerados.
Com a nuvem classificada, são produzidos os modelos digitais. O Modelo Digital de Terreno (MDT) representa apenas o terreno. O Modelo Digital de Superfície (MDS) mostra a superfície superior da floresta.
A diferença entre eles gera um modelo denominado Modelo de Altura do Dossel ou Canopy Heights Model (CHM), o qual indica a altura da vegetação ponto a ponto.
A partir do CHM, extraem-se métricas como altura média, altura dominante, distribuição vertical e densidade da vegetação. Em modelos mais avançados, o software identifica e delimita copas individuais, permitindo estimativas indiretas de volume e biomassa.
Por fim, esses resultados são comparados com parcelas de campo para garantir que as estimativas reflitam a realidade da área analisada.
Destaca-se que o LiDAR não é muito eficiente em calcular o diâmetro das árvores, porque o sensor enxerga principalmente o topo da vegetação. Porém, o diâmetro pode ser estimado de forma indireta a partir de modelos derivados do CHM e por meio de equações alométricas.
Quais são os principais desafios para a utilização de drones em inventários florestais?
Embora o LiDAR tenha demonstrado muito potencial para estimar o volume e a biomassa de florestas, ele ainda encontrar desafios a serem superados. Abaixo, você irá encontrar uma descrição dos principais desafios para o inventário florestal com drones.
- Densidade e complexidade da vegetação: florestas densas reduzem significativamente a penetração dos pulsos laser. Em áreas com sub-bosque muito fechado, o sensor registra poucos retornos no solo, prejudicando a qualidade dos modelos tridimensionais. Isso afeta diretamente todas as métricas derivadas, como altura do dossel, volume e biomassa. A complexidade estrutural também dificulta a segmentação de copas e a identificação de padrões verticais.
- Estimativa indireta do diâmetro (DAP): o LiDAR aéreo não mede o tronco diretamente, principalmente na altura do peito (1,30 m). Assim, o DAP precisa ser estimado por meio de equações alométricas ou modelos que relacionam o tamanho da copa ao diâmetro. Essas estimativas dependem da qualidade da nuvem de pontos, da segmentação das copas e da calibração com dados de campo, o que adiciona incertezas ao processo.
- Voar abaixo do dossel (sub-canopy flight): voar drones sob a floresta ainda é um grande desafio. O GPS perde precisão sob o dossel fechado, tornando a navegação arriscada. Além disso, a presença de galhos, cipós e troncos aumenta o risco de colisões, mesmo com sensores de obstáculos. Por isso, voos abaixo do dossel não são utilizados em inventários comerciais e permanecem restritos a experimentações. Uma opção para este vencer esse desafio é a utilização de Laser Scanner Terrestre.
- Identificação de espécies: o LiDAR registra apenas geometria da vegetação, não informações espectrais. Por isso, não identifica espécies de forma direta. Diferenciações só são possíveis quando o LiDAR é combinado com sensores ópticos multiespectrais ou hiperespectrais, ou com modelos de machine learning treinados com dados de campo. Mesmo assim, em florestas nativas o processo é complexo e sujeito a erros. Principalmente em florestas nativas brasileiras, onde existe uma grande diversidade de espécies, tornando este processo praticamente inviável.
- Custo elevado dos sensores LiDAR: os sensores LiDAR de alta densidade têm custo elevado, assim como os drones capazes de transportá-los. Além dos equipamentos, há despesas com softwares especializados, treinamento e processamento. Esse investimento inicial torna a tecnologia menos acessível para quem está começando.
- Dependência de GNSS de alta precisão: a precisão do inventário depende diretamente da coleta adequada de dados com GNSS RTK/PPK. Em florestas densas, o sinal RTK/PPK pode ser degradado, gerando erros no georreferenciamento vertical e horizontal. Isso compromete a altura das árvores e a modelagem do terreno. Drones que já possuem GNSS RTK embarcado são essenciais para minimizar esse problema
- Necessidade de equipe especializada: operar drones LiDAR exige conhecimento avançado em aerolevantamento, calibração de sensores, classificação de nuvem de pontos e validação em campo. A curva de aprendizado é alta e erros operacionais podem comprometer todo o inventário, mesmo quando se utiliza equipamentos de ponta.
- Processamento e classificação da nuvem de pontos: a classificação da nuvem é um dos pontos mais críticos. Separar solo, vegetação e objetos em florestas heterogêneas é difícil e exige algoritmos bem configurados. Uma classificação inadequada gera MDT impreciso, afetando o MDS, o CHM e todas as métricas subsequentes. A segmentação de copas, especialmente em nativas, ainda é um grande desafio tecnológico.
- Necessidade de validação em campo: mesmo com LiDAR de alta precisão, parcelas de campo continuam indispensáveis. Elas calibram e validam os modelos de altura, DAP, volume e biomassa. Sem essa verificação, o inventário pode apresentar erro sistemático, reduzindo a confiabilidade dos resultados.
Quero trabalhar com inventários florestais com drones, por onde começar?
Se você deseja trabalhar com inventários florestais com drones, o primeiro passo é entender como funcionam os inventários convencionais. Um bom caminho é buscar formação na área de engenharia florestal ou técnico em silvicultura.
Ao aprender a dinâmica de inventários tradicionais, você irá aprender conceitos sobre como medir o diâmetro e a altura de uma árvore, para que servem parcelas e como é feita a estimativa de volume e biomassa.
Mesmo usando drones, esses conceitos continuam sendo fundamentais, porque é com eles que você interpreta os resultados do voo e confere se os dados do levantamento aéreo estão corretos.
Depois disso, é importante que você tenha conhecimentos sólidos em geoprocessamento, sensoriamento remoto e drones.
É imprescindível que você saiba planejar um voo, definir a altura, escolher a sobreposição, criar mapas, processa dados e entender como esses procedimentos variam em cada tipo de levantamento.
Para começar a trabalhar com drones, um bom caminho é começar pelo básico. Busque desenvolver habilidades em áreas como fotogrametria digital, georreferenciamento e modelagem tridimensional da realidade.
Quando já estiver confortável com esses conceitos, aí sim é hora de conhecer o LiDAR. Busque capacitação para operar esses sensores, realizar levantamentos aéreos e processar dados em softwares específicos.
A boa notícia é que se você já domina a fotogrametria digital, todo este processo será muito mais simples de ser apreendido. Isso porque embora sejam técnicas de levantamento diferentes, elas apresentam muitos pontos em comum, o que facilita a curva de aprendizagem.
Se você deseja dar o primeiro passo para trabalhar com drones, está no lugar certo!
Nossos treinamentos foram desenvolvidos para quem busca aprender do zero ou se aprimorar nas áreas de mapeamento aéreo, fotogrametria, LiDAR e aplicações ambientais.
Tudo é ensinado de forma prática, objetiva e orientada ao mercado, para que você domine não apenas a operação do drone, mas também o processamento e a interpretação dos dados.
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