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By performing data surveys quickly and efficiently, the laser scanning system has been widely applied for several purposes. In forestry application, many studies use LiDAR data to estimate forest inventory data. The present study aims to estimate the number of trees and their respective total heights, using different algorithms in order to compare their efficiency. In the field, individuals with DBH ≥ 3 cm were counted. LiDAR data were obtained from the Pernambuco Tridimensional Project -PE3D platform and processed in R software. The detection of individuals was carried out using point clouds and the CHM, both through the application of the Maximum Local Filter with a window of variable size based on in the relationship between the crown diameter and the individual's total height. In the CHM generation, two different algorithms were used (point-to-raster and pitfree), at different resolutions (0.5 and 1 in point-to-raster and 0.5 in pitfree) and smoothing with a median filter applied in the CHMs created by the point-to-raster algorithm, totaling six different types of CHM. The use of low-density point clouds for detecting individuals was shown to be inferior compared to the use of CHM, even in relation to CHM with wells. The smoothing method with a resolution of 0.5 m showed the best response in identifying the trees among the analyzed methods, contrasting with the technique used to remove the pits (pitfree), which revealed low precision, however, it obtained significant results in the estimation of height of trees.

O sensoriamento remoto tem possibilitado a aplicação de modelos para estimar variáveis ambientais, dentre eles o índice de área foliar (LAI) e o índice de área da planta (PAI), importantes para avaliação da sazonalidade da vegetação, principalmente em florestas secas. Assim, objetivou-se avaliar o LAI e PAI na caatinga usando imagens aéreas de alta resolução obtidas com um veículo aéreo não tripulado (VANT). Em área de caatinga preservada foram realizados voos com o VANT acoplado com c âmeras RGB e RGN. Utilizou-se modelos para estimativa do LAI e PAI tendo como parâmetro de entrada o NDVI. Dados de LAI e PAI a partir do satélite Landsat-8 foram usados para comparação entre os produtos obtidos pelo VANT. A avaliação do NDVI ocorreu por regressão linear (R 2 =0,993), obtendo NDVI médio da Caatinga de 0,14 e 0,38 com os dados Landsat -8 nos períodos seco e chuvoso; 0,12 e 0,07 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos seco e 0,65 e 0,27 para período chuvoso. Os dados LAI e o PAI (m 2 m -2 ) representaram bem a área em estudo, obtendo R 2 =0,992 e R 2 =0,993 para LAI e PAI, respectivamente. O LAI médio da Caatinga foi 0,19 (período seco) e 0,80 (período chuvoso) pelo Landsat-8; 0,26 e 0,14 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos secos e 2,18 e 0,48 para o período chuvoso. Já o PAI, os valores médios foram 1,39 e 2,02 com os dados Landsat -8 nos períodos seco e chuvoso; 1,46 e 1,34 com a câmera RGB e RGN do VANT nos períodos seco e 3,42 e 1,69 para o período chuvoso. Desse modo, os modelos calculados com imagens VANT para estimativa do LAI e do PAI da caatinga podem ser aplicados em imagens de alta resolução espacial obtidas em câmeras multiespectrais acopladas em VANT, o btendo resultados satisfatórios.

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.Palavras-chave: TLS, ALS, UAV, LiDAR orbital, estrutura florestal, caatinga                                                                                                                                 Use of LiDAR in Forest Data Estimation: A Review A B S T R A C TStudies with LiDAR (Light Detection and Ranging) have presented satisfactory accuracy on tree structure measurements, which has contributed to the understanding of forest ecosystems, as well as providing the necessary data for the investigation of biophysical properties of the forest. Given the importance of this tool, this study aimed to present a review of LiDAR for forestry applications, and specifically to present its possibilities and uses at the caatinga forest. Laser scanning has several classifications, one of which is based on the platform where the scanner is installed. Thus, there is the terrestrial laser scanner, which can be used on a fixed or mobile basis on the terrestrial surface; the aerial laser scanner, with the use of manned and unmanned aircraft; and the orbital laser scanner, located on space platforms. On a fine scale, the three-dimensional structure of trees can be detected by LiDAR, thus obtaining important information on plant traits, as well as allowing their identification. Furthermore, the measurement of forest attributes promoted by the different types of LiDAR has provided consistent data on forest biomass and carbon, important for the development of studies and monitoring of terrestrial carbon stock, which has collaborated with strategies to reduce the effects of changes climate. In the caatinga, LiDAR has allowed the counting of trees and the determination of their height and crown diameter, and, consequently, the application of allometric equations to estimate carbon stocks in the vegetation.Keywords: TLS, ALS, UAV, orbital LiDAR, forest structure, caatinga.

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