Estimativa da sobrevivência de rebrotas em povoamento de Eucalyptus spp com uso de veículo aéreo não tripulado (VANT)

Abstract

O manejo florestal é de grande valia para aprimorar o processo de condução de florestas plantadas. As tecnologias inovadoras podem ser utilizadas como apoio na melhoria de processos, como o uso de veículos aéreos não tripulados (VANTs), que vêm destacando-se por suas inúmeras aplicações. O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência das imagens aéreas obtidas por sensores a bordo de VANT para a detecção e a estimativa da sobrevivência de rebrotas em povoamento de Eucalyptus spp e verificar a viabilidade do uso de VANT para obter a estimativa de rebrotas em povoamento de eucalipto, tendo como testemunha as técnicas tradicionais de levantamento em campo para a avaliação de sobrevivência de 90 até 110 dias após a colheita, quantificando o número de regenerações presentes nos talhões observados. O estudo foi conduzido em uma área com indivíduos de uma floresta plantada da cultura de Eucalyptus spp, localizada no município de Capão Bonito – SP. A técnica estatística utilizada foi o classificador de máxima verossimilhança implementado no Sistema de Informação Geográfica (SIG). Concluiu-se que o classificador de máxima verossimilhança apresenta precisão (confiabilidade nas informações retornadas). Assim o processo de classificação por sensor de VANT foi eficiente para aprimorar o manejo em campo.

The forest management is of great value to improve the process of management in planted forests. Innovative technologies can be used as support in improving processes, such as the use of Unmanned Aerial Vehicle (UAV), that have been outstanding for their many applications. The objective of this work was to evaluate the efficiency of aerial images obtained by sensors aboard UAV for detecting and estimating the survival of sprouts in Eucalyptus spp. eucalyptus, bearing in mind the traditional techniques of field survey for survival evaluation from 90 to 110 days after harvest, quantifying the number of regenerations present in the fields observed. The study was conducted in an area with individuals from a planted forest of Eucalyptus spp, located in Capão Bonito - SP. The statistical technique used was the maximum likelihood classifier implemented in the Geographic Information System (GIS). It was concluded that the maximum likelihood classifier presents precision (reliability in the information returned). The process UAV sensor image classification process was efficient to improve field management.