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dc.contributor.advisorMendonça, Bruno Araujo Furtado de-
dc.contributor.authorSilva, Lorrayne Miralha Marins da-
dc.date.accessioned2018-08-13T13:17:31Z-
dc.date.available2018-08-13T13:17:31Z-
dc.date.issued2015-12-01-
dc.identifier.urihttps://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/3032-
dc.description.abstractLiDAR tem provado ser de grande utilidade na identificação de estruturas florestais Informações relacionadas com altura das árvores e falhas de terreno são extremamente importantepara indústrias florestais, principalmente para as que lidam com colheitas florestais. Este trabalho teve como objetivo principal estimar parâmetros biofísicos da floresta, tais como: declividade do terreno, altura das árvores, densidade de biomassa e elevação do terreno, para o planejamento da colheita florestal a partir de dados LiDAR (Light and Detection Ranging) . O estudo se deu na Floresta de Pesquisa Mc-Donald Dunn, próxima a cidade de Corvalis, Oregon, EUA. Utilizou-se de dados de LiDAR, ou ainda nuvens de pontos com densidade de aproximadamente 10 pontos/m², do Sistema Laser Scanner Aerotransportado (ALS). Através das nuvens de pontos,Modelos Digitais de Terreno (MDT) e de Superfície (MDS) foram gerados, assim como o Modelo de Altura do Dossel, onde houve uma variação de, aproximadamente, -1 à 74 metros de altura entre as árvores, importantes para a identificação quanto ao potencial para exploração da área de estudo. Além disso, o modelo de sombreamento foi gerado para auxiliar na tomada de decisão, apontando as limitações do terreno quanto a áreas susceptíveis à erosão, e também, o mapa de declividade, que foi crucial na indicação de áreas em potencial para a instalação dos sitemas de colheita florestal, tanto a cabo aéreo, quanto o sistema de força motriz circulando sobre o terreno. Concluiu-se que, somente com dados de nuvens de pontos da tecnologia LiDAR é possível fazer a indicação de locais em potencial para a exploração florestal, como uma análise prévia ao estudo de campo, diminuindo os custos em relação a tempo, e facilitando a tomanda de decisão no setor florestal.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectLiDARpt_BR
dc.subjectSistema laser scanner aerotransportadopt_BR
dc.subjectInventário florestalpt_BR
dc.subjectColheitapt_BR
dc.titleParâmetros biofísicos da floresta através de dados de LiDAR para planejamento da colheita florestal, em Corvallis, Oregon, EUApt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.contributor.membersMendonça, Bruno Araujo Furtado de-
dc.contributor.membersDelgado, Rafael Coll-
dc.contributor.membersCavalcanti, Francisco José de Barros-
dc.degree.levelbachareladopt_BR
dc.description.abstractOtherLiDAR data has proved to be very useful in the area of forestry structures identification. Information related to tree height and terrain constraints are very important to forestry industries, principally to the ones that deal with harvesting operations. The main objective of this study was to estimate the biophysics parameters of the forest, as the terrain slope, tree heights, biomass density and terrain elevation, to plan the forest harvesting through LiDAR (Light Detection and Ranging) data. The study area was located next to the city of Corvallis, Oregon, EUA, in the Mc-Donald Dunn Research Forest. It was used an Airborne LiDAR data, in which the point clouds presented a density of 10 points/m². Through these point clouds, Elevation and Surface Digital Models were generated, as well as the Canopy Height Model (CHM) that expressed a tree height range between -1 and 74 meters, all these information were important to the identification of the area harvesting potential. The Hillshade model pointed the limitations of the terrain related to erosion processes, and the Slope analyses map were crucial to the indication of the potential harvesting areas, as well as the harvesting systems such as cable logging system and ground based system. In conclusion, with only the point clouds got from LiDAR ALS, it was possible to indicate potential forest areas to harvest. This technology showed that it can be useful as a preliminary study before field checking, decreasing the cost, time, and transform the decision make process easier in the forest environment.pt_BR
Appears in Collections:TCC - Engenharia Florestal

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