O presente trabalho foi realizado com o objetivo de analisar a influência da idade na detecção automática de árvores em talhões de Eucalyptus sp. por meio de dados LIDAR. Foram analisados 3 talhões com as idades de 3, 5, e 7 anos. Esses talhões tiveram os dados da nuvem de pontos do LIDAR referentes ao primeiro retorno, divididos em dois estratos verticais, o que gerou duas classes: Classe 1 (nuvem de pontos para toda a vegetação) e Classe 2 (nuvem de pontos para a vegetação acima de 10 metros). Os resultados da detecção do número de fustes para as duas classes foram comparados com o censo da área por meio de contagem visual em uma imagem de alta resolução espacial e com dados de inventário florestal. Na comparação com o censo, encontrouse pouca diferença entre as idades para o número de fustes para a Classe 1, sendo mais indicado para as idades de 3 e 5 anos e a Classe 2, apesar de se observar uma tendência de subestimativa dos valores, é mais indicada para a idade de 7 anos. Quando se comparou com os dados do inventário florestal, observou-se uma coerência entre o número de fustes nos dois estratos verticais, desta forma o método proposto mostrou-se compatível com o inventário florestal para a intensidade amostral testada, para a obtenção da variável número de fustes.

The objective of this work was to determine the influence of stand age on the automatic detection of Eucalyptus sp. trees using LIDAR datasets. Three different stands 3, 5 and 7 years old were analyzed. The LIDAR cloud point data of the first return was split into two datasets: Class 1 (points for all vegetation), Class 2 (points for vegetation above 10m). Results for obtaining the number of stems for each dataset were compared to the census of the area, which was done by visual interpretation using an auxiliary high spatial resolution remote sensing image, and to forest inventory estimates. In comparison to the census data, tree counting using Class 1 dataset agreed well for all considered ages, with best results achieved in 3 and 5 year old stands. On the other hand, Class 2 biased toward underestimated values. The best results for this class were verified in 7 year old stands. When compared to the forest inventory data, this methodology proved to be more efficient. The number of stems derived from the forest inventory was biased towards overestimation. In order to achieve better estimates using forest inventory data, an intensification of the sampling procedure would be necessary.

O objetivo deste trabalho foi avaliar a possibilidade de se estimar o diâmetro à altura do peito (DAP) com os dados de altura e de número de árvores derivados do escâner a laser aerotransportado (LiDAR, "light detection and ranging"), e determinar o volume de madeira de talhão de Eucalyptus sp. a partir dessas variáveis. O número total de árvores detectadas foi obtido com uso da filtragem de máxima local. A altura de plantas estimada pelo LiDAR apresentou tendência não significativa à subestimativa. A estimativa do DAP foi coerente com os valores encontrados no inventário florestal; porém, também mostrou tendência à subestimativa, em razão do comportamento observado quanto à altura. A variável número de fustes apresentou valores próximos aos observados nas parcelas do inventário. O LiDAR subestimou o volume total de madeira do talhão em 11,4%, em comparação ao volume posto na fábrica. A tendência de subestimação da altura das árvores (em média, cerca de 5%) impactou a estimativa do volume individual de árvores e, consequentemente, a do volume do talhão. No entanto, é possível gerar equações de regressão que estimam o DAP com boa precisão, a partir de dados de altura de plantas obtidos pelo LiDAR. O modelo parabólico é o que possibilita as melhores estimativas da produção volumétrica dos talhões de eucalipto.

The objective of this work was to evaluate the possibility of estimating the diameter at breast height (DBH) with tree height and number data derived from airborne laser scanning (LiDAR, light detection and ranging) dataset, and to determine the timber volume of an Eucalyptus sp. stand from these variables. The total number of detected trees was obtained using a local maxima filtering. Plant height estimated by LiDAR showed a nonsignificant tendency to underestimation. The estimate for DBH was coherent with the results found in the forest inventory; however, it also showed a tendency towards underestimation due to the observed behavior for height. The variable number of stems showed values close to the ones observed in the inventory plots. LiDAR underestimated the total timber volume in the stand in 11.4%, compared to the total volume delivered to the industry. The underestimation tendency of tree height (5% mean value) impacted the individual tree volume estimate and, consequently, the stand volume estimate. However, it is possible to obtain regression equations that estimate DBH with good precision, from the LiDAR plant height derived data. The parabolic model is the one that provides the best estimates for timber volumetric yield of eucalyptus stands.

O Light Detection and Ranging, ou LIDAR, tem se tornado uma eficiente ferramenta auxiliar para a extração de dados no inventário florestal e também em outros estudos florestais. Este trabalho foi realizado com o objetivo de estabelecer uma metodologia eficiente para a utilização do LIDAR para a contagem do número de árvores em um povoamento de Eucalyptus sp., localizado no sul do Estado da Bahia. Apresenta-se desde o processamento dos dados brutos obtidos em voo até o número final da contagem de árvores. Os passos intermediários são de vital importância para a qualidade dos resultados e os mesmos são obtidos por meio das seguintes etapas de processamento: organização da nuvem de pontos; criação do modelo de superfície do dossel (MSD) por meio da geração de uma TIN e interpolação Inverse Distance Weighted (IDW) e contagem automatizada final das árvores com um algoritmo de máxima local com janelas de 5 x 5 e 3 x 3. Os resultados obtidos foram comparados à contagem manual das árvores em imagens Quickbird para a verificação da acurácia. O acerto da contagem foi de 97,36% por meio da interpolação IDW com a janela de 5X5 para o algoritmo de contagem. Esse resultado evidencia a eficácia da metodologia produzida e o potencial para futuras aplicações.

Light Detection and Ranging, or LIDAR, has become an effective ancillary tool to extract forest inventory data and for use in other forest studies. This work was aimed at establishing an effective methodology for using LIDAR for tree count in a stand of Eucalyptus sp. located in southern Bahia state. Information provided includes in-flight gross data processing to final tree count. Intermediate processing steps are of critical importance to the quality of results and include the following stages: organizing point clouds, creating a canopy surface model (CSM) through TIN and IDW interpolation and final automated tree count with a local maximum algorithm with 5 x 5 and 3 x 3 windows. Results were checked against manual tree count using Quickbird images, for verification of accuracy. Tree count using IDW interpolation with a 5x5 window for the count algorithm was found to be accurate to 97.36%. This result demonstrates the effectiveness of the methodology and its use potential for future applications.

Verificando a necessidade de aperfeiçoar o planejamento da colheita e transporte de madeira, já que estas atividades são as que mais influenciam no custo final da madeira posta em fábrica, neste trabalho, objetivou-se desenvolver uma nova proposta metodológica que utiliza ferramentas de geotecnologia e pesquisa operacional visando à determinação de melhores locais para o empilhamento de madeira e a quantidade de madeira alocada em cada pilha selecionada. As análises foram feitas, utilizando dois softwares de sistema de informação geográfica (SIG) e de pesquisa operacional (PO), respectivamente. As análises espaciais no SIG foram realizadas a partir de layers da área de estudo pertencente à Votorantim Celulose e Papel, localizada no município de São José dos Campos, visando à obtenção de três variáveis: graus de dificuldade de movimentação de máquinas florestais, grau de dificuldade para o empilhamento de toras e a distância das áreas para empilhamento em relação às estradas existentes. Para a obtenção dessas variáveis, foram combinadas as layers contendo informações sobre a inclinação do terreno e estradas existentes em uma nova análise denominada sobreposição ponderada. Posteriormente, os resultados foram filtrados e inseridos em ambiente de pesquisa operacional que visou à maximização do volume de madeira em cada pilha selecionada. Por meio dos resultados obtidos pelo sistema de informação geográfica foram selecionados 80 locais potenciais para as pilhas de madeira. Com a utilização da pesquisa operacional eliminaram-se 59 destes locais, com uma redução de 73%, restando como locais ótimos 21 pilhas para o armazenamento da madeira. Para cada uma das 21 pilhas, foi determinada a quantidade de madeira ideal a ser alocada em cada uma.

In view of the need to improve the planning of timber harvest and transportation, with both activities being the most influential in determining the final cost of timber delivered to the mill yard, this work aims to develop a new methodological proposal using operations research and geotechnology tools in order to determine optimal locations for log stacking and also the amountof timber to be allocated to each selected stack. Analysis was performed using two software applications, geographic information system (GIS) and operations research (OR). GIS spatial analyses were based on layers of the study site, which is a property owned by Votorantim Celulose e Papel, located in the municipality of São José dos Campos, in order to obtain three variables: degree of difficulty in operating forestry equipment, degree of difficulty in log stacking, and distance between log stacks and existing roadways. To obtain these variables, layers containing information on terrain inclination and existing roadways were combined in another analysis named weighted overlay. Results were then filtered and inserted into an operations research environment for maximizationof the timber volume in each selected stack. With results obtained from the geographic information system, 80 potential sites were selected for log stacking. By using operations research, 59 of these sites were ruled out, a 73% reduction in the number of potential sites, with only 21 sites remaining as potentially optimal for log storage. For each of these 21 sites, an optimal amount of timber wasdetermined to be allocated to each one of them.

Objetivou-se, com este estudo, produzir um mapa de risco de incêndio para o Parque Municipal da Serra de São Domingos (PMSSD), sul de Minas Gerais, Brasil, que abriga remanescentes de Mata Atlântica e espécies ameaçadas de extinção. Técnicas de Geoprocessamento foram utilizadas para produzir mapas de risco preliminares para altimetria (a), declividade do terreno (e), uso e cobertura do solo (u), orientação de encosta (d) e influência de estradas e construções (i). Os mapas foram integrados, gerando um mapa baseado no índice estrutural de risco de incêndio (SFI) calculado pela fórmula SFI = 0,35i + 0,30u + 0,15d + 0,10a + 0,10e. As classes de risco foram definidas como Baixo (0,0-0,9), Moderado (1,0-1,9), Alto (2,0-2,9), Muito Alto (3,0-3,9) e Extremo (4,0-5,0). Os dados foram trabalhados com resolução espacial de 2,5 m utilizando-se o ArcView SIG. A área do PMSSD pode ser distribuída nas seguintes classes: Baixo (0,93%), Moderado (61,77%), Alto (31,32%), Muito Alto (4,79%) e Extremo (1,19%). O principal fator de risco é a influência de estradas. As classes de risco Baixo e Moderado abrangem a maior parte da cobertura florestal. Clareiras e pastagens ocupam principalmente a classe de risco Alto. A área mais vulnerável do SSDMP é a sua fronteira com pastagens e plantios de café e eucalipto ao norte. O mapa baseado no SFI pode ser um valioso subsídio para a elaboração do plano de prevenção de incêndio de pequenas unidades de conservação com poucos dados relativos ao clima e ao histórico de ocorrência de incêndio disponíveis.

This study constructed a fire risk map for the Serra de São Domingos Municipal Park (SSDMP), southern Minas GeraisSate, Brazil, which harbors Atlantic Forest remnants and endangered species. Geo-processing techniques were used for producing a preliminary risk map for altimetry (a), land slope (e), slope orientation (d), land-use/cover (u) and influence of roads and buildings (i). After, the risk maps were overlaid to produce a structural fire index (SFI)-based risk map for the Park. The SFI was calculated by using the formula SFI = 0,35i + 0,30u + 0,15d + 0,10a + 0,10e. The risks classes were classified as low (0.0-0.9), moderate (1.0 1.9), high (2.0-2.9), very high (3.0-3.9) and extreme (4.0-5.0). All data were processed with 2.5 m base spatial resolution by using the ArcView GIS. According to the SFI calculated, the SSMP area can be divided into the following fire risk zones: Low (0.93%), Moderate (61.77%), High (31.32%), Very High (4.79%) and Extreme (1.19%). The main risk factor is due to the influence of roads and buildings and most fires start due to anthropogenic causes. The low and moderate risk classes comprehend most of the rainforest area. Clearings and grasslands fit mainly the High risk class. The most vulnerable area of SSDMP was the Northern area bordering pasture, crops and eucalypt fields. The SFI map can be a valuable tool for elaborating a fire prevention plan in a small conservation unit when few climate and fire occurrence data are available.

Imagens multitemporais são de pronominal uso no Sensoriamento Remoto, para o monitoramento e classificação da vegetação. As decorrentes assinaturas temporais da vegetação possuem muitos desafios na sua utilização em razão da elevada relação sinal/ruído. Este estudo investigou dois métodos para gerar assinaturas temporais suavizadas de vegetação do índice de vegetação de diferença normalizada (NDVI), sendo estas originadas do sensor MODIS. As técnicas de filtragem utilizadas foram o algoritmo baseado em Fourier HANTS e algoritmo Wavelet Temporal que utiliza análise Wavelet. O estudo foi conduzido em 4 diferentes conjuntos de dados, correspondente a áreas separadas geograficamente no estado de Minas Gerais. Para realizar a comparação entre as séries temporais filtradas pelos diferentes algoritmos, as séries filtradas foram utilizadas como entradas de dados para classificação da vegetação em diferentes fitofisionomias. A Classificação foi feita por meio das redes neurais artificiais. O resultado dessa classificação mostrou similaridade entre os métodos de filtragem de séries temporais NDVI comparados neste trabalho.

Multi-temporal images are now of standard use in remote sensing of vegetation during monitoring and classification. Temporal vegetation signatures (i. e., vegetation indices as functions of time) generated, poses many challenges, primarily due to signal to noise-related issues. This study investigates which methods generate the most appropriate smoothed curves of vegetation signatures on MODIS NDVI time series. The filtering techniques compared were the HANTS algorithm which is based on Fourier analyses and Wavelet temporal algorithm which uses the wavelet analysis to generate the smoothed curves. The study was conducted in four different regions of the Minas Gerais State. The smoothed data were used as input data vectors for vegetation classification by means of artificial neural networks for comparison purpose. A comparison of the results was ultimately discussed in this work showing encouraging results and similarity between the two filtering techniques used.