Elaboração de um software para estimativas de população de árvores

Autores

  • Bruno Ricardo Asato Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG)
  • Renann Rodrigues da Silva Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG)
  • Alaine Margarete Guimarães Universidade Estadual do Centro Oeste (UNICENTRO)
  • Christopher D. P. Prestes Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG)
  • Vagner Alex Pesck Universidade Estadual do Centro Oeste (UNICENTRO)
  • Tiago Gerke Institudo Federal do Paraná

Resumo

Abstract. Digital image processing techniques associated with remote sensing technology through remotely piloted aircraft (RPAs) can be important tools in the forestry sector. The objective of this work was to develop a software module, based on the concept of local maximum filtering, to estimate a forest population through the identification of tree canopies in images obtained by RPA. The RGB (red, green and blue) were used for calculating brightness and the limit point was considered as the copies. The software module had a satisfactory performance for the prediction of crown counts in a forest area in Irati - PR, characterized by an accuracy of 86%.

 

Resumo. As técnicas de processamento digital de imagem associadas a tecnologia de sensoriamento remoto por meio de aeronaves remotamente pilotadas (RPAs) podem ser importantes instrumentos no segmento florestal. Tendo em vista a necessidade de conhecimento do número de árvores em áreas de reflorestamento de pinus Taeda, este trabalho teve por objetivo o desenvolvimento de um módulo de software, baseado no conceito de filtragem de máximos locais, para estimar a população florestal através da identificação das copas das árvores em imagens obtidas por RPA. Foram utilizados os canais RGB (vermelho, verde e azul) para cálculo de brilho e considerou-se que as copas seriam o ponto de máximo deste. O módulo de software desenvolvido resultou em um desempenho satisfatório para predição de contagem de copas em uma área florestal localizada em Irati – PR, apresentando uma acurácia de 86%.

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Seção

Oral