“Inteligência Artificial: A Nova Fronteira da Ciência Brasileira”
19 a 24 de outubro de 2020
Trabalho 14183
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Agrárias |
| Área temática | Geociências |
| Setor | Departamento de Solos |
| Bolsa | FAPEMIG |
| Conclusão de bolsa | Sim |
| Apoio financeiro | FAPEMIG |
| Primeiro autor | Lucas Brandão Timo |
| Orientador | MARCIO ROCHA FRANCELINO |
| Outros membros | Felipe Carvalho Santana |
| Título | Utilização de dados LiDAR para estimativa de volume de biomassa vegetal e carbono estocado em área atingida por rejeito de mineração |
| Resumo | Em novembro de 2015 o rompimento da barragem de Fundão no município de Mariana – MG causou o derramamento de 43,8 milhões de m³ de rejeitos de mineração impactando diretamente o ambiente e a vida de centenas de famílias que vivem ao longo das bacias dos rios Gualaxo do Norte e Carmo, afluentes do Rio Doce. Como passivo ambiental ocorreu a deposição de rejeito de mineração nos terrações e planícies fluviais, sendo assim, ações mitigadoras para a recuperação das áreas atingidas foram implementadas. Buscando quantificar o desenvolvimento da recuperação das área de forma não destrutiva, com maior eficiência e velocidade na aquisição de dados, novas tecnologias de sensoriamento remoto como o sistema de varredura a laser LiDAR (Light detection and Ranging) vem sendo testadas como possíveis substitutas aos métodos tradicionais de avaliação. O presente trabalho objetivou avaliar a utilização do TLS – Terrestrial Laser Scanner (Laser scanner terrestre) como ferramenta para estimar a quantidade de biomassa de pastagem em regeneração em uma área atingida pelos rejeitos do rompimento da barragem de Fundão. A área de estudo localiza-se na zona rural de Mariano, próximo ao distrito de Paracatu de Baixo. Possui aproximadamente 1515 m² de pastagem as margens do Rio Gualaxo do Norte. A área foi escaneada a partir de seis pontos diferentes, obtendo-se seis nuvens de pontos que foram processadas no software Riscan-Pro. As nuvens tridimensionais de pontos foram unidas em uma única e densa nuvem. Esta por sua vez foi filtrada de modo a separar os pontos referentes a vegetação dos de solo. Após esse processo as duas nuvens foram exportadas separadamente no formato LAS. Os dados LAS foram transformados em arquivo raster utilizando o software ArcMap, com método de atribuição de célula utilizando o valor máximo e o preenchimento de espaços vazios utilizando o algoritmo do vizinho natural. O valor amostral dos pixels foi definido como 0,01 x 0,01 m da área total escaneada foram separados três parcelas de 9,85 m² cada. O raster referente a vegetação foi subtraído do raster de solo utilizando a ferramenta Map algebra. Depois disso o raster foi convertido em um shapefile em que para cada pixel foi criado um ponto. A partir destes arquivos foram estimados valores para o volume de vegetação (m³), a biomassa média (kg/m²) e o carbono estocado (kg/m²), por parcela. Logo foram encontrados 0,97450 m³; 42,51940 kg/m²; 21,25970 kg/m² na Parcela 1. Parcela 2: 0,72066 m³; 31,28224 kg/m²; 15,64112 kg/m². Parcela 3: 0,54355 m³; 23,7162 kg/m²; 11,85810 kg/m². A amostragem de vegetação herbácea utilizando o TLS pode representar um ganho quanto a praticidade e rapidez na aquisição dos dados, porém se faz necessário desenvolvimento de algoritmos de filtragem e seleção para melhorar a precisão das estimativas. Faz se necessário também o desenvolvimento de equações que estimem com mais precisão o valor da biomassa de diferentes tipos de vegetação. |
| Palavras-chave | Sensoriamento remoto, LiDAR, biomassa |
| Forma de apresentação..... | Painel |
| Link para apresentação | Painel |
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