Resumo:A utilização do laser terrestre para levantamentos em povoamentos florestais tem como objetivo prover dados à modelagem tridimensional das árvores, no entanto, para que seja possível aplicar tal modelo, é necessário realizar a detecção dos pontos que fazem parte de árvores na varredura. O presente estudo propõe um método para a detecção de árvores a partir da nuvem de pontos 3D de plantios florestais. Inicialmente, procura-se reconstituir a distribuição espacial das árvores a partir da aplicação de um algoritmo de segmentação em uma seção transversal (1 metro) da nuvem de pontos. Em seguida, é apresentado um algoritmo para detectar a posição das árvores com base no padrão de alinhamento do povoamento. Por fim, os resultados obtidos são apresentados para validação pelo usuário da nuvem de pontos. O método apresentado foi testado em parcelas circulares instaladas em povoamentos de Eucalyptus spp. levantados por varreduras simples e múltiplas. Os resultados apontaram a necessidade de utilização de múltiplas estações de TLS para redução do efeito de sombreamento no levantamento das parcelas circulares. A aplicação do método de detecção de árvores em conjunto com a análise visual resultou na identificação de 100% das árvores a partir das nuvens de pontos das parcelas.Palavras-chave: plantios florestais, varredura simples e múltiplas, parcelas circulares, componentes conectadas, Eucalyptus spp.
Abstract:Terrestrial LIDAR measurements in forest stands is often used to gather data for 3D tree models. However, such models require the detection of points representing trees in the scanning field. The present study offers a method for tree detection from a 3D point cloud of forest plantations. Initially the spatial distribution of trees is reconstructed by applying a segmentation algorithm in a transverse slice (1 meter) through the point cloud. This is followed by an algorithm for detecting tree position based on plantation stand row alignment. Finally, the results are presented