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dc.creatorRocha, Matheus Araujo Moreira-
dc.date.accessioned2026-07-16T13:40:12Z-
dc.date.available2026-07-16T13:40:12Z-
dc.date.issued2026-06-24-
dc.identifier.citationROCHA, Matheus Araujo Moreira. Dados remotamente situados para estimativa de altura em remanescente florestal de Dois Vizinhos. 2026. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Florestal) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2026.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/40788-
dc.description.abstractThis study evaluated the technical feasibility and accuracy of using Un-manned Aerial Vehicles (UAVs) and LiDAR sensors integrated with smartphones for collecting dendrometric data, comparing them to conventional forest inventory methodolgies.Tree heights were measured using the Vertex hypsometer (reference method), a smartphone LiDAR sensor via the Arboreal app, and the Canopy Height Model (CHM), derived from subtracting the Digital Terrain Model (DTM) from the Digital Surface Model (DSM) obtained through aerial photogrammetry. The data were subjected to nonparametric statistical analysis using the Friedman test (α = 0.05), due to thepaired nature of the samples and the distribution of the residuals. One individual was excluded due to a Vertex reading failure, resulting in a final sample of 15 individuals. The results indicated that there was no statistically significant difference between the measurement methodologies (n = 15; p = 0.105), however, the error metrics showed greater agreement between the mobile LiDAR and Vertex compared to the photogrammetric CHM. LiDAR presented an MAE of 0.5867 m and an RMSE of 0.7633 m, while CHM presented an MAE of 1.3953 m and an RMSE of 1.6981 m. It is concluded that, under the evaluated conditions, smartphone LiDAR sensor peformed better for individual height estimates, while UAV-derived CHM showed potential for spatial characterization of the canopy, albeit with greater variability at the ind vidual level.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/pt_BR
dc.subjectSensoriamento remotopt_BR
dc.subjectFotogrametria aéreapt_BR
dc.subjectLevantamentos florestaispt_BR
dc.subjectRemote sensingpt_BR
dc.subjectAerial photogrammetrypt_BR
dc.subjectForest surveyspt_BR
dc.titleDados remotamente situados para estimativa de altura em remanescente florestal de Dois Vizinhos - PRpt_BR
dc.title.alternativeRemotely sensed data for estimating tree height in a forest remnant in Dois Vizinhos, Paranápt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoEste estudo avaliou a viabilidade técnica e a acurácia do emprego de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANT) e sensores LiDAR integrados a smartphones na coleta de dados dendrométricos, comparando-os às metodologias convencionais de inventário florestal. Foram mensuradas as alturas de indivíduos arbóreos utilizando o hipsômetro Vertex (método de referência), o sensor LiDAR de um smartphone, utilizando o aplicativo Arboreal e o Canopy Height Model (CHM), derivado da subtração do Modelo Digital de Terreno (MDT) pelo Modelo Digital de Superfície (MDS), ambos obtidos por fotogrametria aérea. Os dados foram submetidos à análise estatística não paramétrica por meio do Teste de Friedman (α = 0,05), devido à natureza pareada das amostras e à distribuição dos resíduos. Um indivíduo foi excluído por falha na leitura doVertex, resultando em uma amostra final de 15 indivíduos. Os resultados indicaram que não houve diferença estatisticamente significativa entre as metodologias de medi-ção (n = 15; p = 0,105), entretanto, as métricas de erro apontaram maior concordância do LiDAR móvel com o Vertex em comparação ao CHM fotogramétrico. O LiDAR apresentou MAE de 0,5867 m e RMSE de 0,7633 m, enquanto o CHM apresentou MAE de 1,3953 m e RMSE de 1,6981 m. Conclui-se que, nas condições avaliadas, o LiDAR em smartphone apresentou melhor desempenho para estimativas individuais de altura, enquanto o CHM derivado de VANT mostrou potencial para caracterização espacial do dossel, embora com maior variabilidade em nível de indivíduo.pt_BR
dc.degree.localDois Vizinhospt_BR
dc.publisher.localDois Vizinhospt_BR
dc.contributor.advisor1Bosquilia, Raoni Wainer Duarte-
dc.contributor.referee1Horst, Taciara Zborowski-
dc.contributor.referee2Pertille, Carla Talita-
dc.contributor.referee3Bosquilia, Raoni Wainer Duarte-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programEngenharia Florestalpt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTALpt_BR
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