Estimadores de amostragem em linha horizontal de inventários florestais por meio do processamento Katam

Abstract

Resumo: O inventário florestal tem sido um tema em constante evolução nos últimos anos com o desenvolvimento de tecnologias para mensuração de árvores. As novas tecnologias demonstram um crescente potencial, com as quais trazem a necessidade de estudos que garantam precisão e eficiência para sua utilização. A Katam é uma das tecnologias que tem se destacado dentro do mercado brasileiro para mensuração de plantações florestais comerciais. É uma tecnologia baseada no sistema Simultaneous and Mapping Localization (SLAM), que processa, por meio de seu algoritmos, vídeos gravados com câmeras GoPro, identificando todos os fustes e seus respectivos diâmetros à altura do peito (DAP), permitindo a estimação de densidade de árvores (n) por hectare a partir da mensuração do espaçamento entre cada planta. Tendo em vista que cada vídeo processado representa uma unidade amostral de área variável e que sua coleta é realizada por meio de transectos distribuídos ao longo de um talhão, este trabalho objetivou avaliar a eficiência de estimadores para amostragem em linhas horizontais, visando a estimativa de atributos florestais, considerando a tecnologia Katam. O estudo foi conduzido em oito talhões comerciais de Eucalyptus sp. na região Norte do Brasil em idade de corte. Após o levantamento com a Katam, foram obtidos os DAPs e o número de árvores (n), assim como as estimativas das alturas totais (h) e dos volumes (v) por unidade amostral. Com isso, foram obtidos os fatores de área basal (FAB) de cada unidade amostral, possibilitando a avaliação da sua correlação com o comprimento da linha, árvores por linha e DAP e o desenvolvimento de uma equação para estimativas. Após essa etapa foi realizado a análise da eficiência dos estimadores de HLS (Horizontal Line Sampling) e MHLS (Modified Horizontal Line Sampling), a amostragem horizontal avalia a probabilidade proporcional de uma árvore fazer parte da amostra e, com o uso destes estimadores, o mensurador pode determinar quais serão estas árvores inclusas a partir de uma zona de inclusão determinada pelo comprimento da linha e a distância da árvore até a linha, medida por um fator determinado (k) e o DAP daquela árvores. Foi identificada correlação positiva entre o DAP médio de cada linha e o valor do FAB com 0,73 ao nível de significância de 5%. Ambos os estimadores HLS e MHLS mostraram-se eficientes para estimação do número de árvores por hectare (N), área basal por hectare (G) e volume por hectare (V) e a hipótese nula não foi rejeitada pelo teste de Friedman ao nível de 5% de significância, com o menor erro padrão sendo identificado no HLS para N com 22,37 árvores/ha, já para G e V, o estimador MHLS apresentou os menores erros com 0,52 m²/ha e 5,79 m³/ha, consequentemente

Abstract: Forest inventory has been a constantly evolving topic in recent years with the development of technologies for tree measurement. New technologies demonstrate increasing potential, which brings the need for studies that ensure accuracy and efficiency for their use. Katam is one of the technologies that has stood out in the Brazilian market for measuring commercial forest plantations. It is a technology based on the Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) system, which processes, through its algorithms, videos recorded with GoPro cameras, identifying all stems and their respective diameters at breast height (DBH), allowing the estimation of tree density (n) per hectare from the measurement of spacing between each plant. Considering that each processed video represents a variable-area sample unit and that its collection is carried out through transects distributed along a stand, this study aimed to evaluate the efficiency of estimators for horizontal line sampling, aiming at the estimation of forest attributes, considering the Katam technology. The study was conducted in eight commercial stands of Eucalyptus sp. in the Northern region of Brazil at harvest age. After the survey with Katam, DBHs and the number of trees (n) were obtained, as well as the estimates of total heights (h) and volumes (v) per sample unit. With this, basal area factors (BAF) of each sample unit were obtained, enabling the evaluation of their correlation with line length, trees per line, and DBH, and the development of an equation for estimates. After this step, the efficiency analysis of the HLS (Horizontal Line Sampling) and MHLS (Modified Horizontal Line Sampling) estimators was carried out. Horizontal sampling evaluates the proportional probability of a tree being included in the sample, and with the use of these estimators, the surveyor can determine which trees will be included from an inclusion zone determined by the line length and the tree’s distance to the line, measured by a determined factor (k) and the DBH of that tree. A positive correlation was identified between the mean DBH of each line and the BAF value, with 0.73 at a 5% significance level. Both HLS and MHLS estimators proved to be efficient for estimating the number of trees per hectare (N), basal area per hectare (G), and volume per hectare (V) and the null hypothesis test was not rejected by the Friedman test, at 5% significance, with the lowest standard error identified in HLS for N with 22.37 trees/ha. For G and V, the MHLS estimator presented the lowest errors, with 0.52 m²/ha and 5.79 m³/ha, respectively