Do princípio físico do pulso laser à derivação de MDT, MDS, CHM e às métricas estatísticas da nuvem de pontos.
O sensor emite pulsos laser infravermelhos (≈1064 nm) em direção ao solo. O tempo de retorno de cada pulso — medido em nanossegundos — determina a distância precisa ao objeto interceptado.
Ao contrário de câmeras passivas, o LiDAR gera sua própria energia. Emite pulsos laser e mede o retorno, independente da iluminação solar.
A distância é calculada por d = c × (t / 2), onde c = 299.792.458 m/s. Um tempo de 0,0032 ms equivale a 480 m de distância do avião ao objeto.
Levantamentos florestais e urbanos usam ~1064 nm (infravermelho próximo), seguro para seres vivos. Batimetria requer comprimentos próximos ao azul.
A Unidade de Medição Inercial (IMU) registra orientação (roll, pitch, yaw) combinada ao GPS para georreferenciar precisamente cada ponto.
Padrão ASPRS para troca de nuvens de pontos. Armazena XYZ, intensidade, número do retorno, classificação, ângulo de varredura, RGB e mais.
Um único pulso pode gerar vários retornos ao atravessar a copa de árvores. O 1º retorno = topo; o último retorno = solo. Até 5 retornos intermediários.
Ajuste os parâmetros do levantamento e veja como eles afetam a densidade de pontos, a faixa imageada e o footprint do laser.
Baseado na planilha ALS_point_density — três cenários de altitude:
| Altura (m) | Faixa (m) | Área varrida (m²/s) | Densidade (pts/m²) |
|---|
Cada pulso laser pode ser fragmentado ao penetrar na cobertura vegetal, gerando retornos em diferentes alturas. Isso permite reconstruir a estrutura tridimensional da floresta.
Ponto mais alto interceptado — geralmente topo de copas, telhados ou qualquer superfície elevada. Representa a superfície de dossel.
Ramos, sub-bosque, sub-dossel. Revelam a estratificação vertical da vegetação. Equipamentos modernos armazenam de 3 a 5 retornos intermediários.
Associado ao solo (ground). Após filtração e interpolação, origina o Modelo Digital de Terreno (MDT).
Os três modelos raster fundamentais derivados da nuvem de pontos LiDAR. Cada um representa uma superfície diferente com aplicações específicas.
Representa exclusivamente a superfície do solo, removendo todas as feições sobre ele (vegetação, edificações, etc.). É derivado a partir dos últimos retornos e dos retornos classificados como solo.
É a base para cálculo de declividade, curvatura, direção de fluxo, bacias hidrográficas e outros produtos hidrológicos e geomorfológicos.
Representa a superfície mais alta de todos os objetos (topo de copas, telhados, postes, pontes). É derivado a partir dos primeiros retornos de cada pulso.
Em ambientes florestais, o MDS corresponde ao dossel da floresta. Em ambientes urbanos, representa o perfil das edificações.
Representa a altura das copas acima do solo, obtido pela simples diferença: CHM = MDS − MDT. Cada pixel indica quantos metros a superfície está acima do terreno.
É o produto mais utilizado em inventários florestais, estimativa de biomassa, volume de madeira e análise de estrutura da floresta.
As métricas são estatísticas calculadas sobre a distribuição altimétrica dos pontos dentro de cada célula (pixel) da grade. Elas descrevem a estrutura vertical e são a base para modelagem de atributos florestais.
A média aritmética (mean) é o descritor mais simples da altura média da nuvem. A média quadrática penaliza valores extremos altos e é sensível ao dossel superior. A média cúbica amplifica ainda mais a influência dos retornos mais altos.
| Métrica | Sensível a |
|---|---|
| Mean | Altura média geral |
| Q-mean | Dossel superior |
| C-mean | Pontos extremamente altos |
| Mediana (P50) | Centro da distribuição |
| Moda | Estrato mais frequente |
Os percentis dividem a série ordenada de alturas em partes iguais. São as métricas mais utilizadas em modelos de inventário florestal. Cada um captura um estrato diferente da estrutura vertical:
| Percentil | Interpretação florestal |
|---|---|
| P10 | Regeneração / sub-bosque baixo |
| P25 (Q1) | Estrato inferior |
| P50 (Mediana) | Altura dominante intermediária |
| P75 (Q3) | Estrato superior / copa média |
| P95/P99 | Árvores emergentes / dossel máx. |
O desvio padrão mede a variabilidade geral da altura. O desvio quartil (DQ) é robusto a outliers. O MAD (Mean Absolute Deviation) é menos sensível a extremos. Altos valores indicam floresta heterogênea (multi-estrato) ou transição de dossel.
Assimetria positiva (Skew > 0): maioria dos pontos concentrados em estratos baixos — floresta jovem ou sub-bosque denso.
Assimetria negativa (Skew < 0): pontos concentrados no dossel superior.
Curtose alta (leptocúrtica): distribuição com pico pronunciado em um estrato único. Curtose baixa (platicúrtica): distribuição uniforme pela altura.
Indicam a proporção de pontos acima de um limiar de altura (ex: 2 m, média, moda). Descrevem a densidade de cobertura em diferentes estratos:
Os L-moments são alternativas robustas aos momentos estatísticos clássicos. São menos sensíveis a outliers e distribuições assimétricas, comuns em nuvens de pontos florestais. São calculados como combinações lineares de estatísticas de ordem e têm boas propriedades de estimação para amostras pequenas (células com poucos pontos).
Modifique os parâmetros da distribuição e observe como as métricas mudam. Simula diferentes tipos de floresta ou estrutura vertical.