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Universidade Federal da Bahia |
Repositório Institucional da UFBA
Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/43783
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorDias, Leonardo Vitorio de Santana-
dc.date.accessioned2026-01-14T12:44:46Z-
dc.date.available2026-01-09-
dc.date.available2026-01-14T12:44:46Z-
dc.date.issued2025-07-22-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufba.br/handle/ri/43783-
dc.description.abstractThis study aims to evaluate the use of free and/or open-source tools to extract dendrometric variables from an urban forest using Airborne Laser Scanning (ALS) data. The study area corresponds to the Condomínio Parque Residencial Vivenda do Imbuí, located in Salvador, Bahia, Brazil, and was selected for its diverse tree population in an urban environment. The methodology consisted of three main stages: pre-processing of the LiDAR point cloud, extraction of dendrometric variables, and evaluation of result quality. Two methods were applied for tree detection: one based on the Canopy Height Model (CHM) and the other directly on the three-dimensional point cloud. To validate the results, a field survey was conducted using the Trees Count application, in addition to photointerpretation over an orthoimage. The variable extraction enabled the identification of the number, height, and canopy area of the trees, as well as the estimation of the vegetation cover in the condominium, which 5 totaled 31.83% of the study area. The results indicate that the CHM-based method showed greater adherence to the local reality, with a quality index (F1-Score) of 69%. The research highlights the potential of geotechnologies, especially LiDAR and the lidR package within the R programming environment, as efficient and replicable tools for managing urban forests, contributing to urban environmental planning and the promotion of quality of life in urban centers.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Bahiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectLight Detection and Ranging (LiDAR)pt_BR
dc.subjectFloresta urbanapt_BR
dc.subjectDendrologiapt_BR
dc.subjectPlanejamento ambiental urbanopt_BR
dc.subject.otherLight Detection and Ranging (LiDAR)pt_BR
dc.subject.otherUrban forestpt_BR
dc.subject.otherDendrologypt_BR
dc.subject.otherUrban environmental planningpt_BR
dc.titleEXTRAÇÃO DE VARIÁVEIS DENDROMÉTRICAS DE FLORESTA URBANA UTILIZANDO DADOS DE LASER AEROTRANSPORTADOpt_BR
dc.title.alternativeEXTRACTION OF DENDROMETRIC VARIABLES FROM URBAN FORESTS USING AIRBORNE LASER DATApt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.publisher.initialsUFBApt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
dc.contributor.advisor1Freiman, Fabiano Peixoto-
dc.contributor.advisor-co1Carvalho, Eric Oliveira-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9560320920612245pt_BR
dc.contributor.referee1Freiman, Fabiano Peixoto-
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/0000-0003-0960-2115pt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8938302745531673pt_BR
dc.contributor.referee2Carvalho, Eric Oliveira-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/9560320920612245pt_BR
dc.contributor.referee3Carvalho, Fernanda Puga Santos-
dc.contributor.referee3IDhttps://orcid.org/0000-0001-8388-0469pt_BR
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/9681764491735248pt_BR
dc.contributor.referee4Medeiros, Leandro ítalo Barbosa de-
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/2314027317942483pt_BR
dc.description.resumoO presente trabalho tem como objetivo a avaliar a utilização de ferramentas gratuitas e/ou de código aberto para a extração de variáveis dendrométricas de floresta urbana utilizando dados de Varredura a LASER Aerotransportada (ALS). A área de estudo corresponde ao Condomínio Parque Residencial Vivenda do Imbuí, localizado em Salvador/BA, e foi selecionada por apresentar diversidade arbórea em ambiente urbano. A metodologia consistiu em três etapas principais: pré-processamento da nuvem de pontos LiDAR, extração das variáveis dendrométricas e avaliação da qualidade dos resultados. Foram aplicados dois métodos para detecção de árvores: um baseado no Canopy Height Model (CHM) e outro diretamente na nuvem de pontos tridimensional. Para validação dos resultados, foi realizado levantamento de campo com auxílio do aplicativo Trees Count, além da fotointerpretação sobre ortoimagem. A extração das variáveis permitiu a identificação da quantidade, da altura e da área de copa das árvores, bem como a estimativa da cobertura vegetal do condomínio, que totalizou 31,83% da área estudada. Os resultados obtidos indicam que o método baseado no CHM apresentou maior aderência à realidade local, com o índice de qualidade (F1-Score) de 69%. A pesquisa evidencia o potencial das geotecnologias, especialmente do LiDAR e do pacote lidR em ambiente da linguagem de programação R, como ferramentas eficientes e replicáveis na gestão de florestas urbanas, contribuindo para o planejamento ambiental urbano e para a promoção da qualidade de vida em centros urbanos.pt_BR
dc.publisher.departmentEscola Politécnicapt_BR
dc.relation.referencesAXELSSON, Peter. DEM generation from laser scanner data using adaptive TIN models | Request PDF. Disponível em: <https://www.researchgate.net/publication/239062464_DEM_generation_from_laser_ scanner_data_using_adaptive_TIN_models>. Acesso em: 15 jul. 2025. BIONDI, Daniela. Floresta Urbana. [S.l.: S.n.]. BRANDALIZE, Amauri Alfredo. Perfilamento a LASER: comparação com métodos Fotogramétricos. In: 2001. Disponível em: <http://www.lidar.com.br/arquivos/brandalizeperf.pdf>. Acesso em: 5 fev. 2025 BRASIL, O. N. U.; MUNDO, Transformando Nosso. A Agenda 2030 para o Desenvolvimento Sustentável, ONU, 2015. PNUD–BRASIL. Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento-PNUD Brasil, 2016. Cartografia Salvador - Prefeitura Municipal do Salvador. Disponível em: <http://cartografia.salvador.ba.gov.br/>. Acesso em: 5 fev. 2025. GUO, Qinghua et al. LiDAR Remote Sensing of Forest Ecosystems: Applications and Prospects. In: LI, Bin et al. (Orgs.). New Thinking in GIScience. Singapore: Springer Nature Singapore, 2022. p. 221–231. IBGE, Diretoria de Geociências. Introdução ao Processamento Digital de Imagens. Manuais Técnicos em Geociências, n. 9, 2000. JAYATHUNGA, Sadeepa; OWARI, Toshiaki; TSUYUKI, Satoshi. Analysis of forest structural complexity using airborne LiDAR data and aerial photography in a mixed conifer–broadleaf forest in northern Japan. Journal of Forestry Research, v. 29, n. 2, p. 479–493, mar. 2018. KIM, Daeyeol et al. Airborne multi-seasonal LiDAR and hyperspectral data integration for individual tree-level classification in urban green spaces at city scale. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v. 136, p. 104319, 2025. KONIJNENDIJK, Cecil C. Evidence-based guidelines for greener, healthier, more resilient neighbourhoods: Introducing the 3–30–300 rule. Journal of Forestry Research, v. 34, n. 3, p. 821–830, 1 jun. 2023. LU, Xingcheng et al. A bottom-up approach to segment individual deciduous trees using leaf-off lidar point cloud data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 94, p. 1–12, 1 ago. 2014. MALEKNIA, Rahim; ENESCU, Raluca Elena. Does climate change stimulate citizens’ responses to conserving urban forest? Insights from stimulus-organism-response theory. Ecological Modelling, v. 501, p. 111000, 1 fev. 2025. 27 MapBiomas Brasil. , 2024. Disponível em: <https://brasil.mapbiomas.org/2024/11/08/cidades-brasileiras-crescem-mais-emencostas-e-areas-de-risco/>. Acesso em: 15 jul. 2025 MILANO, Miguel Serediuk; DALCIN, Eduardo. Arborização de vias públicas. Rio de Janeiro: Light, v. 2000, p. 172–188, 2000. MONGUS, Domen; ŽALIK, Borut. An efficient approach to 3D single tree-crown delineation in LiDAR data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 108, p. 219–233, 2015. RUSSO, Alessio; CIRELLA, Giuseppe T. Modern Compact Cities: How Much Greenery Do We Need? International Journal of Environmental Research and Public Health, v. 15, n. 10, p. 2180, out. 2018. SCHLICKMANN, Monique Bohora et al. Statewide Forest Canopy Cover Mapping of Florida Using Synergistic Integration of Spaceborne LiDAR, SAR, and Optical Imagery. Remote Sensing, v. 17, n. 2, p. 320, 2025. The lidR package. Disponível em: <https://r-lidar.github.io/lidRbook/>. Acesso em: 15 jul. 2025. ZHANG, Wuming et al. An easy-to-use airborne LiDAR data filtering method based on cloth simulation. Remote sensing, v. 8, n. 6, p. 501, 2016.pt_BR
dc.type.degreeBachareladopt_BR
dc.publisher.courseENGENHARIA DE AGRIMENSURA E CARTOGRÁFICA - NOTURNOpt_BR
Aparece nas coleções:Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Engenharia de Agrimensura e Cartográfica (Escola Politécnica)

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