Author(s): NISHIWAKI, A. A. M.; MOURA, M. S. B. de; GALVÍNCIO, J. D.; OLIVEIRA, C. P. de; SILVA, E. A.; LIMA, J. R. de S.; ANTONINO, A. C. D.; SOUZA, E. S. de; MENEZES, R. S. C.; MONTENEGRO, S. M. G. L.; DOMINGUES, T. F.

Summary: Estudos com o LiDAR (Light Detection and Ranging) têm revelado precisão satisfatória nas medições da estrutura de árvores, o que tem contribuído para a compreensão dos ecossistemas florestais, bem como para o fornecimento de dados necessários para a investigação de propriedades biofísicas da floresta. Frente à importância dessa ferramenta, o presente estudo teve como objetivo apresentar uma revisão sobre o LiDAR direcionado para aplicações florestais, e especificamente apresentar suas possibilidades e uso na Caatinga. A varredura a laser tem diversas classificações, uma delas baseia-se na plataforma onde o scanner está instalado. Assim, tem-se o laser scanner terrestre, que pode ser usado em uma base fixa ou móvel na superfície terrestre; o laser scanner aéreo, com o uso de aeronaves tripuladas e não-tripuladas; e o laser scanner orbital, localizado em plataformas espaciais. Em escala refinada, a estrutura tridimensional das árvores pode ser detectada pelo LiDAR, e assim se obter importantes informações de traços de espécies vegetais, bem como permitir sua identificação. Ainda, a medição de atributos florestais promovida pelos diferentes tipos de LiDAR tem fornecido dados consistentes de biomassa e carbono florestais, importantes para o desenvolvimento de estudos e monitoramento de estoque de carbono terrestre, o que tem colaborado com as estratégias de redução de efeitos das mudanças climáticas. Na caatinga, o LiDAR tem permitido a contabilização de árvores e a determinação de sua altura e diâmetro da copa, e por conseguinte, a aplicação de equações alométricas para estimativa dos estoques de carbono na vegetação.

Publication year: 2023

Types of publication: Journal article

Unit: Embrapa Semi-arid Region

Keywords: ALS, Biomassa, Caatinga, Carbono florestais, Estrutura florestal, Laser scanner terrestre, LiDAR orbital, Lidar, Remote sensing, Sensoriamento Remoto, TLS, UAV, Vegetação