Uso de drone para a estimativa do material combustível em formações campestres no Cerrado

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5902/1980509873469

Palavras-chave:

Sensoriamento remoto, VANT, Estimativa

Resumo

Em busca de alternativas para aprimorar o controle e gerenciamento das ações de prevenção aos incêndios, novas técnicas para quantificação do material combustível têm sido estudadas. Para reduzir os custos e tempo gasto em campo, o uso de sensores multiespectrais e câmera RGB (Red, Green e Blue) vêm se destacando como ferramentas úteis e eficazes na estimativa do material combustível. Nesse contexto, objetivou-se neste trabalho avaliar a viabilidade da utilização de um sensor multiespectral e câmera digital RGB aerotransportada por um multirrotor, para estimativa de carga de material combustível em área de Cerrado por meio de regressão linear. O trabalho foi conduzido em área de formação savânica, onde foram avaliadas 40 amostras de carga de material combustível em parcelas de 1 m², coletando-se também imagens, mediante a um aerolevantamento, para obtenção de variáveis de reflectância, índices de vegetação e variáveis descritivas do modelo tridimensional. A equação ajustada para prever o conteúdo de material combustível (MCT) na área de estudo revelou-se relevante, com significância estatística (p < 0,001), um coeficiente de determinação (R²) de 0,70 e R² ajustado de 0,65. Ao analisar a influência das variáveis no modelo, observou-se que, embora a densidade de pontos no modelo (DPM) apresentasse correlações superiores entre as variáveis, o índice de vegetação NDVI exerceu uma influência mais significativa, evidenciada pelo seu maior peso na equação ajustada.

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Biografia do Autor

Igor Viana Souza, Universidade Federal do Tocantins

Universidade Federal do Tocantins, Gurupi, TO, Brazil

Forestry Engineer, Master's degree in Forestry and Environmental Sciences, Researcher

Francisca de Cássia Silva da Silva, Universidade Federal do Tocantins

Universidade Federal do Tocantins, Gurupi, TO, Brazil

Forestry Engineer, Master's degree in Forestry and Environmental Sciences, Researcher

Antonio Carlos Batista, Universidade Federal do Paraná

Universidade Federal do Paraná, Curitiba, PR, Brazil

Forestry Engineer, Doctor in Forest Engineering, Professor

Gil Rodrigues dos Santos, Universidade Federal do Tocantins

Universidade Federal do Tocantins, Gurupi, TO, Brazil

Agricultural Engineer, Doctorate in Plant Pathology, Professor

Maria Cristina Bueno Coelho, Universidade Federal do Tocantins

Universidade Federal do Tocantins, Gurupi, TO, Brazil

Forestry Engineer, Doctor of Forestry Sciences, Professor

Marcos Giongo, Universidade Federal do Tocantins

Universidade Federal do Tocantins, Gurupi, TO, Brazil

Forestry Engineer, Doctor in Forest Engineering, Professor

Referências

ALVARES, C. A.; STAPE, J. L.; SENTELHAS, P. C.; GONÇALVES, J. L. M.; SPAROVEK, G. Koppen's climate classification map for Brazil. Meteorologische Zeitschrift, v. 22, p.711-728, 2014. http://dx.doi.org/10.1127/0941-2948/2013/0507

BANU, P. T. J.; BORLEA, F. G.; BANU, C. The use of drones in forestry. Journal of Environmental Science and Engineering, v. 05, n. 01, p.557-562, 2016. https://doi.org/10.17265/2162-5263/2016.11.007

BENDIG, J.; BOLTEN, A.; BENNERTZ, S.; BROSCHEIT, J.; EICHFUSS, S.; BARETH, G. Estimating biomass of barley using crop surface models (CSMs) derived from UAV – based RGB imaging. Remote Sensing, v. 6, n. 11, p.10395-10412, 2014. https://doi.org/10.3390/rs61110395

BENDIG, J.; Yu, K.; Aasen, H.; BOLTEN, A.; BENNERTZ, S.; BROSCHEIT, J.; GNYP, L. M.; BARETH, G. Combining UAV-based plant height from crop surface models, visible and near infrared vegetation indices for biomass monitoring in barley. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v. 39, p.79-87, 2015. http://dx.doi.org/10.1016/j.jag.2015.02.012

BERNI, J. A. J.; TEJADA, Z. J. P.; FERES, E. Thermal and Narrowband Multispectral Remote sensing for vegetation monitoring from an unmanned aerial vehicle. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, v. 01, n. 01, p.01-17, 2009. https://doi.org/10.1109/TGRS.2008.2010457

BOWERMAN, B. L, O’CONNELL, R. T. Linear statistical models: an applied approach. 2. ed. Belmont (CA): Duxbury, 1990.

CUNLIFFE, A. M.; BRAZIER, R. E.; ANDERSON, K. Ultra-fine grain landscape-scale quantification of dryland vegetation structure with drone-acquired structure-from-motion photogrammetry. Remote Sensing of Environment, v. 183, p.129-143, 2016. https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.05.019

FERRAZ, A. S.; SOARES, V. P.; SOARES, C. P. B.; RODY, Y. P.; RIBEIRO, C. A. A. S.; BINOTI, D. H. B.; LEITE, H. G.; LEITE, F. P. Estimativa do estoque de biomassa em um fragmento florestal usando imagens orbitais. Floresta e Ambiente, v. 21, n. 3, p.286-296, 2014.

GEIPEL, J.; LINK, J.; CLAUPEIN, W. Combined spectral and spatial modeling of corn yield based on aerial imagens and crop surface models acquired with an unmanned aircraft system. Remote Sensing, v. 6, n. 11, p.10335-10355, 2014. http://doi.org/10.3390/rs61110335

HUNT, E. R.; CAVIGELLI, M.; DAUGHTRY, C. S. T.; MCMURTREY, J. E.; WALTHALL, C. L. Evaluation of digital photography from model aircraft for remote sensing of crop biomass and nitrogen status. Precision Agriculture, v. 6, p.359-378, 2005.

JANNOURA, R.; BRINKMANN, K.; UTEAU, D.; BRUNS, C.; JOERGENSEN, R. G. Monitoring of crop biomass using true colour aerial photographs taken from a remote controlled hexacopter. Biosystems Engineering, v. 129, p.341-351, 2015. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2014.11.007

JORGE, L. A. C.; INAMASU, R. Y. Uso de veículos aéreos não tripulados (VANT) em agricultura de precisão. Embrapa Instrumentação, 2014. Disponível em: https://www.embrapa.br/busca-de-publicacoes/-/publicacao/1003485/uso-de-veiculos-aereos-nao-tripulados-vant-em-agricultura-de-precisao. Acesso em: 24 out. 2022.

LI, W.; NIU, Z.; CHEN, H.; LI, D.; WU, M.; ZHAO, W. Remote estimation of canopy height and aboveground biomass of maize using high-resolution stereo images from a low-cost unmanned aerial vehicle system. Ecological Indicators, v. 67, n. 01, p.637-648, 2016. http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolind.2016.03.036

MARCUSSI, B. A.; BUENO, P. R. C.; MIQUELONI, P. D.; ARRAES, L. C. Utilização de índices de vegetação para os sistemas de informação geográfica. Caminhos de geografia, v. 11, n. 35, p.353-362, 2010.

MENARD, S. Sage university paper series on quantitative applications in the social sciences. Applied logistic regression analysis, Sage Publications Thousand Oaks, California, 1995.

MOTOHKA, T.; NASAHARA, K.; HIROYUKI, O.; SATOSHI, T. Applicability of green-red vegetation index for remote sensing of vegetation phenology. Remote Sensing, v. 02, n. 01, p.2369-2387, 2010. https://doi.org/10.3390/rs2102369

MYERS, R. Classical and modern regression with applications. 2. ed. Boston (MA): Duxbury. 1990, p.488.

PONZONI, J. F.; SHIMABUKURU, Y. E.; KUPLICH, T. M. Sensoriamento remoto da vegetação. 2. ed. Atualizada e ampliada, São Paulo, SP: Oficina de Textos, 2015. 45p.

RODRIGUES, R. A; GALLARDO, F. C. L. A. Vantagens da aerofotogrametria por drone na obtenção de dados topográficos em estudos de lixões e aterros sanitários. In: VII simpósio internacional de gestão de projetos, inovação e sustentabilidade. Anais. São Paulo, 2018. p. 01-15.

ROUSE, W.; HAAS, H. R.; SCHELL, A. J.; DEERING, W. D. Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERT. 1. ed. Washington, NASA: third earth resources technology Satellite-1 symposium, 1974, 309 p.

SANTOS, M. M.; BATISTA, C. A.; CARVALHO, E. DE.; SILVA, C. F. DE. Relationships between moisture content and flammability of campestral Cerrado species in Jalapão. Revista Brasileira de Ciências Agrárias, v. 13, n. 04, p.1-9, 2018. https://doi.org/10.5039/agraria.v13i4a5587

SCHMIDT, B.; FONSECA, B. C.; FERREIRA, C. M.; SATO, N. M. Experiências internacionais de manejo integrado do fogo em áreas protegidas – recomendações para implementação de manejo integrado de fogo no Cerrado. Biodiversidade Brasileira, v. 06, n. 02, p.41-54, 2016.

SEPLAN - Secretaria do Planejamento Superintendência do Planejamento e Gestão Central de Políticas Públicas (SEPLAN). Diretoria de Zoneamento Ecológico-Econômico (DEZ). Base de dados geográficos do Tocantins, Palmas, SEPLAN/DEZ, 2012. Disponível em: https://www.to.gov.br/seplan/base-de-dados-geograficos-do-tocantins-atualizacao-2012/d7n1qsd70x2. Acessado em: 20 out. 2022.

SOARES, V. R.; BATISTA, C. A.; TETTO, A. F. Incêndios Florestais: Controle, efeitos e uso do fogo. 2. ed. Curitiba, Paraná: UFPR, 2017. 47p.

SOUZA, V. I.; SANTOS, M. M..; GIONGO, M.; CARVALHO, V. E. de.; MACHADO, S. E. I. Estimativa do material combustível em área de Cerrado campo sujo a partir de imagens do sensor RGB. Pesquisa Florestal Brasileira, v. 3, n. 01, p.01-06, 2018. https://doi.org/10.4336/2018.pfb.38e201801706

STRASSBURG, N. B. B.; BROOKS, T.; FELTRAN-BARBIERI, R.; IRIBARREM, A. Moment of truth for the Cerrado hotspot. Nature ecology & evolution, v. 01, n. 01, p.1-3, 2017. https://doi.org/10.1038/s41559-017-0099

TAVARES, M. E. F. Metodologias usadas na quantificação de material combustível no Cerrado. Vértices, v. 19, n. 1, p.175-182, 2017.

TUMLISAN, G. Y. G. Monitoring growth development and yield estimation of maize using very high-resolution UAV-images in Gronau, Germany. 2017. 52 p. Dissertação (Mestrado em Geo – Ciência da Informação e Observação da Terra) - University of Twent, Netherlands, 2017.

YUE, J.; YANG, G.; LI, C.; LI, Z.; WANG, Y.; FENG, H.; XU, B. Estimation of winter wheat above-ground biomass using unmanned aerial vehicle-based snapshot hyperspectral sensor and crop height improved models. Remote Sensing, v. 9, n. 708, p.01-19, 2017. https://doi.org/10.3390/rs9070708.36

Publicado

29-08-2024

Como Citar

Souza, I. V., Silva, F. de C. S. da, Batista, A. C., Santos, G. R. dos, Coelho, M. C. B., & Giongo, M. (2024). Uso de drone para a estimativa do material combustível em formações campestres no Cerrado. Ciência Florestal, 34(3), e73469. https://doi.org/10.5902/1980509873469

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