Utilização de drones estudos florestais: uma revisão sistemática
DOI:
https://doi.org/10.48017/dj.v9i3.2887Palabras clave:
sensoriamento remoto, veículos aereos não tripulados, análises florestaisResumen
os veículos aéreos não tripulados (VANTs), popularmente conhecidos como drones, tem ganhado destaque no campo científico. Este estudo tem como propósito explorar a trajetória histórica desses dispositivos, concentrando-se em suas aplicações específicas em estudos florestais. Este estudo adotou uma metodologia dedutiva exploratória, utilizando pesquisa bibliográfica para revisar estudos florestais que utilizam drones. A análise da literatura priorizou pesquisas recentes, com palavras-chave como "tecnologia remotamente pilotada em estudos florestais". Utilizando bancos de dados científicos, foram identificados artigos de 2015 a 2023, destacando avanços tecnológicos, métodos de coleta de dados e desafios na aplicação de drones em estudos florestais. As informações extraídas abordaram sistemas, uso nas ciências florestais e vantagens/desvantagens. O estudo revelou resultados promissores no uso de drones em estudos florestais. As aplicações abrangem monitoramento da restauração florestal, avaliação de plantios de eucalipto com alta precisão, obtenção de altura de árvores em florestas de coníferas com custo inferior, estimativa eficaz de combustíveis e estrutura florestal, comparação precisa de modelos de altimetria em áreas com vegetação esparsa, inventário de açaizeiros superando a contagem a olho nu, eficiência no monitoramento agrícola e florestal, mapeamento de florestas antigas de faias por meio de levantamentos LiDAR, e uma ampla gama de aplicações práticas de sistemas não tripulados na silvicultura. As vantagens dos drones incluem redução de custos, flexibilidade temporal e execução em condições adversas, enquanto as limitações envolvem tempo de voo e dependência de luz solar, mas o estudo destaca sua eficiência e promissora contribuição para pesquisas florestais.
Métricas
Citas
Bagaram, M. B., Giuliani, D., Chirici, G., Giannetti, F., Bargati, S. (2018). UAV remote sensing for biodiversity monitoring: Are forest canopy gaps good covariates? Remote Sensing, 10(9), 1397.
Banu, T. P., Borlea, G. F., Banu, C. (2016). The use of drones in forestry. Journal of Environmental Science and Engineering B, 5(11), 557-562.
Basaran, B. K., Boon, H., Xuanhao, Z., Peter, Z., André, F., Feng, X., Brett, S., Fabian, W., Lachlan, O., Kovac, M. (2021). Forest Drones for Environmental Sensing and Nature Conservation. Aerial Robotic Systems Physically Interacting with the Environment.
Birdal, A. C., Avdan, U., Türk, T. (2017). Estimating tree heights with images from an unmanned aerial vehicle. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 8(2), 1144-1156.
Brasil. (205). Instrução Suplementar nº 21/002 - ANAC - Agência Nacional de Aviação Civil.
Castro, A.; Ye.Y, S. J, Peña M.M. J. (2021). UAVs for Vegetation Monitoring: Overview and Recent Scientific Contributions. Remote Sensing, 13(11), 2139. doi:10.3390/RS13112139
Corona, E. P., Gonçalves, W. N., de Oliveira, F. de C., Campos, G. de S., de Oliveira, M. D. (2019). Detection of Vegetation Using Unmanned Aerial Vehicles Images: A Systematic Review.
Dale, R. (2018). UAV uses in Forestry.
Dena, M., Mehrdad, A., Yu, B., Haibo, F. (2022). Drones and Blockchain Integration to Manage Forest Fires in Remote Regions.
Dos Santos, C. A. N., Papa, D. A., Prado, L. S., Figueiredo, E. O.,Ferreira, E. J. L. (2021). Uso de drone para mapeamento de açaizeiros na Amazônia Ocidental. In Seminário da Embrapa Acre de Iniciação Científica e Pós-Graduação (3., 2020, Rio Branco, AC). Ciência e tecnologia na sociedade digital (edição on-line) (pp. 107-112). Rio Branco, AC: Embrapa Acre.
Fontes, J. C., Pozzetti, V. C. (2016). O uso dos veículos não tripulados no monitoramento ambiental na Amazônia. Revista de Direito e Sustentabilidade, 2(2), 149-164.
Gaboardi, C., & Lübeck, D. (2016). Precisão altimétrica de modelo digital do terreno sob a vegetação obtido por interferometria de radar de abertura sintética de banda P. Revista Brasileira de Geografia, 61(2), 67-81.
Getzin, S., Nuske, R. S., Wiegand, K. (2014). Using unmanned aerial vehicles (UAV) to quantify spatial gap patterns in forests. Remote Sensing, 6(8), 6988-7004.
Hidayat, V., Sumin, S., Kartowarigiran, B., Ayriza, Y. (2022). A Multidimensional Concept of Mental Workload: A Systematic Review.
Hung, M. N. W. B., Xu, Y., Hayashi, S., Ochi, S.,, Miyatake, M.,, Uchiyama, N. (2019). Levantamento com veículo aéreo não tripulado para geração de modelo digital do terreno em bacia experimental com vegetação florestal esparsa.
Longhitano, G. A. (2010). Vants para sensoriamento remoto: aplicabilidade na avaliação e monitoramento de impactos ambientais causados por acidentes com cargas perigosas. (Dissertação de mestrado, Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, São Paulo).
Munaretto, L. (2015). VANT e drones: a aeronáutica ao alcance de todos. São José dos Campos: Edição independente.
Paneque-Galvez, J., McCall, M. K., Napolitano, B. M., Wich, S. A., & Koh, L. P. (2014). Small drones for community-based forest monitoring: An assessment of their feasibility and potential in tropical areas. Forests, 5, 1481–1507.
Prático, S., et al. (2022). Na Unpiloted Aerial System (UAV) Light Detection and Ranging (LiDAR) Based Approach to Delect Canopy Forest Structure Parameters in Old-Growthh Beech: PPreliminar Results. Lecture Notes in Computer Science, pp. 195-205.
Reis, B. P. (2017). Monitoramento de áreas de restauração florestal e geração de recomendações de manejo adaptativo através de imagens obtidas por VANT e LIDAR. (Dissertação de mestrado, Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, MG).
Robiah, H. N., & Mohammad, F. (2022). Drone Aerial Image Identification of Tropical Forest Tree Species using the Mask R-CNN. International Journal of Innovative Computing.
Sgarbossa, N., Ibáñez, M. C., González, Cianciulli G. C., Bracchiglione, J., & Franco, J. V. A. (2022). Systematic reviews: Key concepts for health professionals. Medwave.
Shin, P., et al. (2018). Evaluating unmanned aerial vehicle images for estimating forest canopy fuels in a ponderosa pine stand. Remote Sensing, 10(8), 1-22.
Silva, C. A., et al. (2015). Avaliação da acurácia dos ortomosaicos e modelos digitais do terreno gerados pelo MVANT/DNPM. Revista Brasileira de Cartografia, 67/7, 1479-1495.
Sousa, H. L. de. (2017). Sensoriamento Remoto com VANTs: uma nova possibilidade para a aquisição de geoinformações. Brazilian Journal of Geomatics, 5(3), 326-342.
Sun, H., et al. (2023). UAV Platformes for Data Acquisition and Intervention Practices in Forestry: Towards More Intelligent Applications. Aerospace, 10(3), 317.
Tang, L., & Shao, G. (2015). Drone remote sensing for forestry research and practices. Journal of Forestry Research, 26(4), 791-797.
Watts, A. C., Ambrosia, V. G., & Hinkley, E. A. (2012). Unmanned aircraft systems in remote sensing and scientific research: classification and considerations of use. Remote Sensing, 4(6), 1671-1692.
Widodo, B., Edy, I., Jarot, S., Suroso, A., Chowanda, A., Ngarianto, H., Agung, A., & Santoso, G. (2021). Mapeamento e modelagem 3D utilizando drone quadrotor e software GIS. Revista de Big Data, 8(1), 436.
Yakut, A. D., & Akgul, S. (2023). A Systematic Literature Review: The Self-Concept of Students With Learning Disabilities. Learning Disability Quarterly.
Zhang, J., Hu, J., Lian, J., Fan, Z., Ouyang, X., & Ye, W. (2016). Seeing the forest from drones: Testing the potential of lightweight drones as a tool for long-term forest monitoring. Biological Conservation, 198, 60-69.
Zhang, J., Zhang, Z., Lutz, J. A., Chu, C., Hu, J., Shen, G., Li, B., Yang, Q., Lian, J., Zhang, M., Wang, X., Ye, W., & He, F. (2022). Drone-acquired data reveal the importance of forest canopy structure in predicting tree diversity. Forest Ecology and Management, 505, 119945.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2024 Quétila Souza Barros, Livia Rocha de Brito, Henrique Pereira de Carvalho, Romário de Mesquita Pinheiro, Evandro José Linhares Ferreira, Vitória Emily Penedo da Silva
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
O periodico Diversitas Journal expressa que os artigos são de unica responsabilidade dos Autores, conhecedores da legislação Brasileira e internacional. Os artigos são revisados pelos pares e devem ter o cuidado de avisar da possível incidencia de plagiarismo. Contudo o plagio é uma ação incontestavel dos autores. A Diversitas Journal não publicará artigos com indicios de Plagiarismos. Artigos com plagios serão tratados em conformidade com os procedimentos de plagiarismo COPE.
A violação dos direitos autorais constitui crime, previsto no artigo 184, do Código Penal Brasileiro:
“Art. 184 Violar direitos de autor e os que lhe são conexos: Pena – detenção, de 3 (três) meses a 1 (um) ano, ou multa. § 1o Se a violação consistir em reprodução total ou parcial, com intuito de lucro direto ou indireto, por qualquer meio ou processo, de obra intelectual, interpretação, execução ou fonograma, sem autorização expressa do autor, do artista intérprete ou executante, do produtor, conforme o caso, ou de quem os represente: Pena – reclusão, de 2 (dois) a 4 (quatro) anos, e multa.”
.png){kind=logo}
