Estratificação da Floresta Amazônica com base em nuvens de pontos LiDAR

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Mauro Lúcio Rodrigues de Assis
• Orientador(a): Rafael Duarte Coelho dos Santos
• Banca de defesa: Francisca Rocha de Souza, Fábio Fagundes Silveira
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Computação Aplicada
• País: BR
• Resumo em Inglês: LiDAR (Light Detection and Ranging) sensors produce high-resolution data collected along the vertical structure of the forests. In the Brazilian Amazon biomass would be between 150 and 400 ton.ha-1, but little is known about the vertical structure of the forest. Many of the research and data analysis processes are based on the idea of stratification (grouping of regions, populations or other data with characteristics similar). In a gigantic biome and little explored as the Amazon, one of the difficulties is precisely to find comprehensive data to stratify the forest emtermos of its vertical structure. The present work seeks to propose a form of Amazon stratification based only on LiDAR data collected throughout the biome. For this, LiDAR metrics were identified that better correlate with the vertical structure of the forest, taking advantage of the potential of this sensor in describing it and the important correlation of this structure with other characteristics of the forest. When testing this hypothesis with the Fuzzy C-Means clustering algorithm with different parameters, no indication of significant clustering was found. Likewise, visually analyzing the distribution of values its not possible to indicate any type of grouping. After that, an attempt was made to find an indication of another way to reach this stratification. The skewness metric, obtained from the LiDAR metrics, was shown to be promising for this goal to be achieved.
• Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21c/2018/12.12.11.47

Sensores LiDAR (Light Detection and Ranging) produzem dados de alta resolução coletados ao longo do perfil vertical das florestas. Na Amazônia brasileira a biomassa varia entre 150 e 400 ton.ha-1, mas pouco se sabe sobre estrutura vertical da floresta. Muitos dos processos de pesquisa e análise de dados são baseados na ideia de estratificação (agrupamento de regiões, populações ou outros dados com características semelhantes). Num bioma gigantesco e pouco explorado como o amazônico, uma das dificuldades é justamente encontrar dados abrangentes para estratificar a floresta em termos de sua estrutura vertical. O presente trabalho busca propor uma forma de estratificação da Amazônia baseada unicamente em dados LiDAR coletados por todo o bioma. Para isso foram identificadas métricas LiDAR que melhor se correlacionam com a estrutura vertical da floresta, aproveitando-se o potencial desse sensor em descrevê-la e a correlação importante dessa estrutura com outras características da floresta. Ao testar-se essa hipótese com o algoritmo de agrupamento Fuzzy C-Means com diferentes parâmetros não se encontrou indicação de agrupamento significativa. Da mesma forma, visualmente analisando-se a distribuição de valores não é possível indicar nenhum tipo de agrupamento. A partir daí, buscou-se encontrar uma indicação de outro caminho para se chegar a essa estratificação. Foi analisada a métrica skewness, obtida a partir das métricas LiDAR, que se mostrou promissora para que esse objetivo seja atingido.