DETECÇÃO AUTOMATIZADA DE ÁRVORES INDIVIDUAIS EM POMAR DE OLIVEIRAS A PARTIR DE IMAGENS DE VANT

  • Matheus Martins
  • Carolina de Souza Lopes
  • Fábio Lopes dos Santos
  • Eduardo Cantarelli Camargo
  • Aline Alves
  • Gabriel Paes Marangon
Rótulo Drone, Floresta, 4, 0, Processamento, Imagens, Sensoriamento, Remoto

Resumo

O uso de veículos aéreos não tripulados (VANTs) apesar de parecer recente já existe há décadas. O primórdio dos VANTs tinha como objetivo o uso militar. Atualmente o uso civil tanto recreativo, como comercial é comum. Nas Ciências Agrárias essa tecnologia está em expansão e se mostra com alta aplicabilidade. Juntamente com os VANTs, as técnicas de sensoriamento remoto apresentam alta flexibilidade, geração de resultados confiáveis e baixo preço comparadas a aquisição de imagens de satélite ou laser scanner. Alguns exemplos de aplicações seriam: confecção de mapas, detecção de plantas, estimativas volumétricas, monitoramento de áreas degradadas, monitoramento de queimadas etc. Sabendo que é possível a obtenção de resoluções centimétricas, que permitem a observação de árvores em plantios florestais, este estudo teve como objetivo a detecção automatizada de árvores individuais de um pomar de oliveiras a partir de imagens de VANT em São Gabriel, Rio Grande do Sul, Brasil. O pomar está localizado às margens da BR-290, no km 423 no município de São Gabriel/RS. Com área de 18 ha, solo do tipo Planossolo Háplico Eutrófico típico e o espaçamento de plantio de 5 m entre plantas e 6 m entrelinha. O VANT utilizado para o levantamento aéreo é da marca DJI, modelo Mavic 2 Zoom embarcado com sensor CMOS de 1/2,3 polegadas e 12 Megapixels. O planejamento de voo foi realizado em smartphone utilizando o aplicativo DroneDeploy, sendo delimitada uma área de 20 ha (para não ocorrer distorções nas imagens capturas no limite do plantio), sobreposição frontal de 80%, sobreposição lateral de 60%, velocidade de voo de 9 m/s e altura de voo de 120 m, que resultou em GSD (resolução espacial) de 4,3 cm/pixel. Foi utilizado o software Agisoft Metashape para o processamento das imagens. No software QGis foi realizada a detecção manual das árvores e com o plugin Tree Density Calculator a detecção automática. No plugin é inserido o Modelo Digital de Altura (MDH), que é obtido pela subtração do Modelo Digital de Superfície (MDS) e Modelo Digital de Terreno (MDT) e configurado o parâmetro de janela deslizante (5x5 pixels), que varia de acordo com a resolução espacial e tamanho das copas, foi mantido o valor padrão do plugin. A detecção no plugin é feita a partir de um filtro de local máxima, ou seja, o ponto de maior brilho dentro de cada janela deslizante, que supostamente é o ponto mais alto da copa de cada árvore. Por conseguinte, foi realizada a verificação dos pontos criados, classificando em acertos, incorretos e faltantes. A porcentagem de acertos foi calculada no software Microsoft Excel. A detecção manual resultou em 5579 árvores. Com o plugin foram gerados 5663 pontos, destes 5366 classificados como corretos, 297 incorretos e 213 faltantes. A porcentagem de acerto de detecção foi de 96,2%. Portanto a tecnologia VANT aliada as técnicas de sensoriamento remoto podem ser consideradas eficientes, com alta capacidade de detecção automática de árvores individuais.

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Publicado
2020-11-20
Como Citar
MARTINS, M.; DE SOUZA LOPES, C.; LOPES DOS SANTOS, F.; CANTARELLI CAMARGO, E.; ALVES, A.; PAES MARANGON, G. DETECÇÃO AUTOMATIZADA DE ÁRVORES INDIVIDUAIS EM POMAR DE OLIVEIRAS A PARTIR DE IMAGENS DE VANT. Anais do Salão Internacional de Ensino, Pesquisa e Extensão, v. 12, n. 2, 20 nov. 2020.