dissertação
Predição de volume em florestas plantadas utilizando escaneamento com laser aerotransportado e aprendizagem de máquinas
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Universidade Federal de Lavras
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Departamento de Ciências Florestais
Programa de Pós-Graduação
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal
Agência de fomento
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
O setor de florestas plantadas demanda cada vez mais informações em quantidade, qualidade e rapidez para basear as suas tomadas de decisão. Em função disso o presente trabalho compara a estimativa volumétrica obtida pelo inventário florestal utilizando o método convencional, baseado na média e desvio padrão das unidades amostradas, e um método que utiliza dados de escaneamento aéreo com laser (ALS – airborne laser scanning) dos talhões da floresta para gerar mapas com o volume de madeira. No inventário ALS, foram testados três diferentes métodos de modelagem: modelo linear ajustado pela minimização dos quadrados do erro (OLS – ordinary least squares), floresta aleatória (RF – Random Forest) e máquinas de vetor de suporte (SVM – support vector machine). Os modelos foram treinados e validados pelo método holdout por 200 vezes, avaliando no fim a média do coeficiente de determinação (R²) e da raiz do erro quadrático médio (RMSE). O modelo que obteve melhor resultado foi o modelo linear com R² de 53,74% e RMSE de 20,19 m³/ha. Quando comparado os métodos de inventário convencional e ALS, ambos tiveram erros de inventário baixos. Pode-se concluir que a utilização dos inventários ALS mostra-se promissora para setor florestal.
Abstract
The management of planted forest have been increasing the necessity for more and fast information, in quantity and quality, to base its decision-making. Due to it, the present work aiming compare the volumetric estimative obtained by the forest inventory using the conventional method, based on the mean and standard deviation of the sampled units, and a method that uses data from airborne laser scanning (ALS) of the stands of the forest to generate maps with the volume of wood. In the ALS inventory, three different modeling methods were tested: linear model adjusted by ordinary least squares (OLS), Random Forest (RF) and Support Vector Machines (SVM). The models were trained and validated by the holdout method for 200 times, evaluating in the end the mean of the coefficient of determination (R²) and the root mean square error (RMSE). The model that obtained the best result was the linear model with R² of 53.74% and RMSE of 20,19 m³/ha. When comparing conventional and ALS inventory methods, both had low inventory errors. It can be concluded that the use of ALS inventories is promising for the forest sector.
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FERREIRA, F. C. Predição de volume em florestas plantadas utilizando escaneamento com laser aerotransportado e aprendizagem de máquinas. 2021. 49 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Florestal) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2022.