AVALIAÇÃO DO USO DE VEÍCULO AÉREO NÃO TRIPULADO COMO FERRAMENTA PARA ANÁLISE DE CRESCIMENTO DE VEGETAÇÃO ATRAVÉS DE MODELOS DIGITAIS DE SUPERFÍCIE

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BRUNO MATHEUS DAVID ANTUNES PACHECO

AVALIAÇÃO DO USO DE VEÍCULO AÉREO NÃO TRIPULADO COMO FERRAMENTA PARA ANÁLISE DE CRESCIMENTO DE VEGETAÇÃO ATRAVÉS

DE MODELOS DIGITAIS DE SUPERFÍCIE

Palhoça 2020

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Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao Curso de Engenharia Ambiental e Sanitária da Universidade do Sul de Santa Catarina como requisito parcial à obtenção do título de Engenheiro Ambiental e sanitarista.

Orientador: Prof. Gabriel Oscar Cremona Parma, Dr.

Palhoça 2020

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Este Trabalho de Conclusão de Curso foi julgado adequado à obtenção do título de Engenheiro Ambiental e Sanitarista e aprovado em sua forma final pelo Curso de Engenharia ambiental e sanitária da Universidade do Sul de Santa Catarina.

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AGRADECIMENTOS

Ao meus pais Ivania Ligia David e Lidionis Antunes Pacheco que sempre me apoiaram concedendo-me educação para vida e sempre.

A Larah Camdemil Faust por todos conselhos que a mim foram dados, agradeço imensamente por todos dias e noites de estudos desde o início do ciclo da graduação

Sou grato ao professor Gabriel Oscar Cremona Parma que fez da orientação o elo entre seu conhecimento e todo o desenvolver do trabalho, sempre contribuindo ao aperfeiçoamento do mesmo.

Ao Sandro Machado Faust que a todo momento apoiou a ideia e que sem medir esforços disponibilizou seu Drone para realização do projeto, pessoa que pude contar e que sempre atualizou-me com notícias e novidades referente as novas tecnologias do mercado.

Ao meus amigos Thiago de Paulo e seus pais que sempre de braços abertos e com muita hospitalidade autorizaram que o estudo fosse realizado em sua propriedade. Ao amigo Jean Pedro que disponibilizou-se em contribuir na coleta de dados com equipamento RTK. Ao amigo Lucas Wagner que sem medir esforços abriu porta da sua casa dias e mais dias auxiliando no processamento de todos os dados.

Sou grato aos professores que compuseram a banca avaliadora, professora Marina Medeiros Machado e professor Jasper José Zanco que dispuseram seu tempo à finalização desde trabalho.

Aproveito a oportunidade para agradecer todos os professores que participaram da minha formação acadêmica em especial a todo corpo docente do curso de Eng. Ambiental e sanitária da Universidade do sul de Santa Catarina.

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RESUMO

A diminuição dos recursos naturais no planeta e a crescente busca por tecnologias que possam contribuir na identificação de danos ambientais relevam uma nova plataforma de geração de dados, os VANT’s que conjuntamente a técnica da fotogrametria demonstram um grande potencial na gestão ambiental. Para tanto analisou-se uma propriedade de 0,9 hectares localizada na cidade de Palhoça – SC propondo a utilização de um Veículo Aéreo Não Tripulado no sentido de promover o sensoriamento remoto tanto para identificação do desenvolvimento vegetal natural quanto na intervenção antrópica, na busca por melhores parâmetros a fim de efetivar um método rápido e detalhado.A revisão bibliográfica aborda os aspectos de monitoramento ambiental e processamento de imagens além de discorrer sobre os Drones, apresentando sua história, suas características e as leis e normas que estão em vigência para o seu uso. Apresentou-se todos os resultados encontrados no período de 1 ano para cada dia de monitoramento realizado, agrupando-os posteriormente em uma tabela e comparando-os. Possibilitando identificar as mudanças no desenvolvimento da vegetação e ponderou-se as vantagens e desvantagens do uso de VANTs.

Palavras-chave: Crescimento de vegetação, Monitoramento ambiental, Fotogrametria, Modelo Digital de Superficie, VANT.

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ABSTRACT

The decrease in natural resources on the planet and the growing search for technologies that can contribute to the identification of environmental damage reveal a new data generation platform, the UAVs that together with the technique of photogrammetry demonstrate a great potential in environmental management. To this end, a 0.9-hectare property located in the city of Palhoça - SC was proposed, proposing the use of an Unmanned Aerial Vehicle in order to promote remote sensing both for the identification of natural plant development and in anthropic intervention, in the search for best parameters in order to implement a fast and detailed method. The bibliographic review addresses the aspects of environmental monitoring and image processing, in addition to discussing the Drones, presenting their history, their characteristics and the laws and regulations that are in force for their use. use. All the results found in the period of 1 year were presented for each day of monitoring performed, grouping them later in a table and comparing them. Making it possible to identify changes in vegetation development and the advantages and disadvantages of using UAVs were weighed.

Keywords: Vegetation growth, Environmental monitoring, Photogrammetry, Digital Surface Model, UAV.

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LISTA DE ILUSTRAÇÕES

Figura 1 VANT com asa fixa ... 20

Figura 2 VANT com asa rotativa ... 21

Figura 3 Imagem de pombos e pipa portando câmera fotográfica ... 21

Figura 4 Etapas do processamento de imagens ... 28

Figura 5 Fluxograma da metodologia do trabalho ... 35

Figura 6 Localização do município de Palhoça ... 36

Figura 7 Localização do terreno ... 36

Figura 8 Configurações de voo ... 37

Figura 9 Janela de voo ... 38

Figura 10 VANT utilizado na pesquisa ... 39

Figura 11 Ponto de controle... 41

Figura 12 Estação RTK ... 42

Figura 13 Separação das áreas no terreno em estudo ... 45

Figura 14 Região A do terreno em estudo ... 46

Figura 15 Região B do terreno em estudo ... 47

Figura 16 Região C do terreno em estudo ... 48

Figura 17 MDS e Ortofoto Amostragem I ... 49

Figura 18 MDS com curvas de nível de 0,5 m ... 50

Figura 19 Uso da imagem para cálculo de volume das copas das árvores Região A ... 51

Figura 20 Uso da imagem para cálculo de volume das copas das árvores Região B ... 52

Figura 21 Uso da imagem para cálculo de volume das copas das árvores Região C ... 53

Figura 22 MDS e Ortofoto Amostragem II ... 54

Figura 24 Uso da imagem para cálculo de volume das copas das árvores Região A ... 56

Figura 25 Uso da imagem para cálculo de volume das copas das árvores Região B ... 57

Figura 26 Uso da imagem para cálculo de volume da copa das árvores Região C ... 57

Figura 27 MDS e Ortofoto Amostragem III ... 58

Figura 29 Uso da imagem para cálculo de volume da copa das árvores Região A ... 60

Figura 30 Uso da imagem para cálculo de volume da copa das árvores Região B ... 60

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Figura 37 MDS e ortofoto amostragem V ... 66

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LISTA DE TABELAS

Tabela 1 Dados coletados através do RTK ... 44 Tabela 2 Tamanhos das vegetações em todas as amostragens ... 70 Tabela 3 Descrição dos resultados dos cálculos de volume realizados para cada amostra ... 72

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LISTA DE QUADROS

Quadro 1 Comparativo entre os modelos de VANT ... 19 Quadro 2 Classificação de VANT de acordo com regras da Agência Nacional de Aviação Civil ... 23

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LISTA DE ABREVIAÇÕES

3D - Terceira Dimensão;

ANAC - Agência Nacional de Aviação Civil; ANATEL- Agência Nacional de Telecomunicações; CBA- Código Brasileiro de Aeronáutica;

CTA- Comando-Geral de Tecnologia Aeroespacial; DECEA- Departamento de Controle do Espaço Aéreo; DEM- Modelo Digital de Elevação;

GPS- Sistema de Posicionamento Global; GSD- Ground Sample Distance;

JJAer - Junta de Julgamento da Aeronáutica MDS- Modelo Digital de Superfície;

PDI- Processamento Digital de Imagem; RPA- Aeronave Remotamente Pilotada; RPV- Remote Pilotd Vehicle

RTK- Real Time Kinematic;

SIG- Sistema de Informações Geográficas; UAV- Unmanned Aerial Vehicles;

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SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO... 14 1.1 OBJETIVOS ... 15 1.1.1 Objetivo Geral ... 15 1.1.2 Objetivos Específicos... 15 1.2 JUSTIFICATIVA ... 16 2 REFERENCIAL TEÓRICO ... 18

2.1 VEÍCULO AÉREO NÃO TRIPULADO ... 18

2.1.1 Definição e Classificação ... 18

2.1.1.1 VANT asa fixa ... 19

2.1.1.2 VANT asa rotativa ... 20

2.1.2 Histórico ... 21 2.1.3 Regulamentação no Brasil ... 22 2.2 MONITORAMENTO ... 24 2.3 SENSORIAMENTO REMOTO ... 25 2.3.1 Fotogrametria ... 26 2.3.2 Fotointerpretação ... 27

2.3.3 Processamento digital de imagens ... 27

2.3.3.1 Modelo Digital de Superfície ... 29

2.3.3.2 Ortofoto ... 29 2.4 GEORREFERENCIAMENTO ... 30 2.4.1 RTK ... 30 2.4.2 Pontos de controle ... 31 2.5 SOFTWARES ... 31 2.5.1 Agisoft Photoscan ... 31 2.5.2 DJI GSP ... 32 3 MATERIAIS E MÉTODOS ... 34 3.1 ÁREA DE ESTUDO ... 35 3.2 PLANEJAMENTO DE VOO ... 37 3.3 VEGETAÇÃO ... 38

3.4 VEÍCULO AÉREO NÃO TRIPULADO UTILIZADO ... 38

3.4.1 Características do equipamento ... 39

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3.4.3 Sensores de visão ... 40

3.4.4 Desempenho de voo ... 40

3.5 PONTOS DE CONTROLE ... 40

3.5.1 GPS RTK ... 41

3.6 EXECUÇÃO DOS VOOS ... 42

3.7 GERAÇÃO DOS MODELOS DIGITAIS DE SUPERFICIE ... 43

4 RESULTADOS ... 44

4.1 GERAÇÃO DE PONTOS DE APOIO ATRAVÉS DO RTK ... 44

4.2 MONITORAMENTO E DESCRIÇÃO DO COMPORTAMENTO VEGETAL ... 45

4.2.1 Região A do Terreno ... 46

4.2.2 Região B do Terreno ... 46

4.2.3 Região C do Terreno ... 47

4.2.4 Amostra de imagens I - 20/05/2019 ... 48

4.2.5 Amostra de imagens II - 10/10/2019 ... 53

4.2.6 Amostra de imagens III - 17/03/2020 ... 58

4.2.7 Amostra de imagens IV - 16/05/2020 ... 61

4.2.8 Amostra de imagens V - 11/09/2020... 65

4.3 COMPARAÇÃO ENTRE AS AMOSTRAS GERADAS ... 70

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS ... 73

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1 INTRODUÇÃO

A utilização de Veículos Aéreos não Tripulados (VANT), tem sido cada vez mais comum entre profissionais dos mais diversos setores das engenharias, em virtude do desenvolvimento da aerofotogrametria por meio de Drones, tornando seu uso uma crescente. (PAJARES,2015).

Diante da visível diminuição dos recursos naturais em escala global, acentua-se cada vez mais a preocupação com o meio ambiente. Os recentes estudos tecnológicos e a expressiva quantidade de demandas ambientais têm desencadeado a criação de plataformas para coleta de dados ambientais. Dentre estas plataformas estão os Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) (BRASIL, 2012, p. 18).

Os Drones, veículos aéreos não tripulados, tornaram-se uma alternatival no sensoriamento remoto, em função do baixo orçamento necessário para investimento, a facilidade em manusear, excelente base de dados, na qualidade e precisão nos produtos digitais que podem ser gerados e principalmente pelo nível de detalhamento proporcionado nas imagens capturadas.

Nesse contexto, segundo Brasil (2012) os drones proporcionam a realização de monitoramentos, possibilitando a identificação de alterações no uso e ocupação do solo em áreas de preservação permanente ou em qualquer área de interesse ambiental sendo uma alternativa promitente.

O monitoramento deve estar inserido no contexto de toda gestão ambiental, principalmente no tocante à tomada de decisão, licenciamentos e suporte à fiscalização.

De acordo com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (2007):

O monitoramento ambiental é uma prática de coleta de dados, estudo e acompanhamento das variáveis ambientais, para identificar e avaliar qualitativamente e ou quantitativamente, com base nesses levantamentos. O monitoramento ambiental fornece informações sobre fatores como as condições dos recursos naturais em uma determinada época, como também suas possíveis tendências ao longo do tempo. Apresentando as influências do estado de conservação, preservação, degradação e recuperação ambiental da região estudada. Os avanços em tecnologia de monitoramento ambiental vêm ganhando muito espaço na sociedade e em muitos

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ramos de atividades econômicas, como as agrícolas que comumente apresentam forte impacto ao meio ambiente.

De acordo com Amorim e Silva (2012), a aerofotogrametria resume-se a capturas de imagens aéreas, em que elas são interligadas a pontos geográficos identificados no terreno, efetivando-se uma estéreo-restituição das fotografias. Por meio das fotos e dos pontos geográficos identificados é viável realizar o traçado das curvas de nível presentes na superfície do terreno.

Demonstrando a importância do assunto, o presente trabalho propõe a utilização de fotogrametria, através de imagens digitais capturas com VANT para auxiliar no acompanhamento e avaliação do crescimento de vegetação, por meio de Modelos Digitais de Superfícies (MDS). Para Cruz et al. (2011, p.2), o MDS é um modelo que representa a superfície do terreno acrescida de quaisquer objetos como árvores e construções onde o topo desses objetos será representada como a superfície do terreno.

Esse tipo de modelo é gerado com o auxílio de softwares de geoprocessamento, como por exemplo Agisoft Photoscan, capaz de mapear e mensurar áreas, podendo ser aplicado, posteriormente, ao monitoramento e avaliação do crescimento da vegetação, através da geração de curvas de nível das copas de árvores em relação ao relevo presente no local.

1.1 OBJETIVOS

1.1.1 Objetivo Geral

Avaliar o crescimento de vegetação a partir de modelos digitais de superfície gerados através de imagens capturadas com Veículo Aéreo Não Tripulado (Drone).

1.1.2 Objetivos Específicos

 Gerar Modelos Digitais de Superfície a partir de fotografias aéreas com auxílio do software Agisoft PhotoScan;

 Avaliar as diferenças com relação ao crescimento de vegetações, entre Modelos Digitais de Superfície gerados no monitoramento realizado por um ano;

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 Analisar a experiência de uso do Drone Phanton 4 Advanced como ferramenta para geração de Modelos Digitais de Superfície aplicado no acompanhamento do crescimento de vegetação.

1.2 JUSTIFICATIVA

Tendo em vista o atual desenvolvimento da tecnologia posta a bordo nos Veículos Aéreos não Tripulados proporcionando rapidez na obtenção de dados e a contemporânea atualização da Aerofotogrametria Digital capaz de produzir produtos digitais mensuráveis com alto detalhamento, a análise do crescimento da vegetação por meio da geração do Modelo Digital de Superfície (MDS) torna-se uma alternativa promissora podendo contribuir no monitoramento do desenvolvimento vegetal.

O Monitoramento e a avaliação das áreas onde o crescimento da vegetação é um fator de interesse que pode influenciar em decisões na gestão ambiental, desta forma contribui nas questões de saúde, preservação ou manejo sustentável do meio ambiente. Aliado com a potencialidade do sensoriamento remoto através de dados obtidos por câmeras embarcadas aos VANT’s juntamente com a aporte de Aplicativos de Planejamento de Voo Automático e Software de processamento das imagens georreferenciadas captadas, a técnica da Aerofotogrametria pode possibilitar análises rápidas, auxiliando na mitigação de problemas ou mudanças que possam ser constatados por motivos adversos.

Esse trabalho tem como objetivo propor um método rápido e eficaz na geração de produtos digitais que possam contribuir na identificação e análise do crescimento da vegetação através do Modelo Digital de Superfície (MDS), bem como no ortomosaicos de fotos georreferenciadas, estas fotografias por sua vez capturadas através de um modelo de Drone comercial e acessível no mercado.

A pesquisa abordara sobre diferentes parâmetros nas altitudes dos voos cuja sua importância dá-se na metodologia do estudo e na produção dos resultados em que as diferentes alturas geram modelos semelhantes da mesma área, porém se diferenciam principalmente na quantidade de fotografias e no tempo de voo, os resultados obtidos serão comparados a fim de identificar quais dos modelos gerados pode ser utilizado pra contribuir nos diagnósticos ambientais relatados.

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A escolha da localidade, em questão deu-se pelo fácil acesso, a elevada implantação de mudas e ao longo do período do estudo, a heterogeneidade na característica e distribuição das plantas ali introduzidas, pela seleção e plantio de espécies as quais apresentam um alto índice de crescimento, possibilitando assim uma análise menos morosa em relação ao desenvolvimento do crescimento. Trata-se de uma área de uso privado e particular, localizado na cidade de Palhoça-SC.

Visando o objetivo da análise e relacionando-o com a capacidade de desenvolvimento de algumas das espécies de plantas ali presentes e as condições climáticas e ambientais favoráveis presentes no local. O método a ser proposto tem como principal objetivo verificar e o crescimento de uma plantação doméstica utilizando o Modelo digital de Superfície e seus produtos gerados, como por exemplo as curvas de nível da superfície.

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2 REFERENCIAL TEÓRICO

2.1 VEÍCULO AÉREO NÃO TRIPULADO

2.1.1 Definição e Classificação

No Brasil a forma mais usual de se referir a uma aeronave que não leva a bordo uma tripulação é definida como sendo, Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT). A expressão vem do termo em inglês, Unmanned Aerial Vehicles (UAV), esse termo se tornou popular no início dos anos 1990 e foi adotado para substituir o termo Remotely Piloted Vehicle (RPV), usado durante e após a guerra no Vietnã (NEWCOME, 2004).

Atualmente, de acordo com Barcelos (2017), os Veículos Aéreos Não Tripulados, são tidos como um equipamento para obtenção de imagens de resolução alta a um baixo custo. A utilização dessa ferramenta tem aumentado, especialmente com relação aos métodos para geração de produtos com alto nível de detalhes.

A variedade de aplicações nos mais diversos ramos na Engenharia contribui para o crescimento no comércio de VANT’S no Brasil. Nos dias atuais, encontram-se diversas empresas que comercializam esses itens no país, assim podemos verificar a expansão deste mercado (BARCELOS, 2017, p.27).

Durante as últimas décadas esforços significativos foram dedicados para o aumento a autonomia de voo e carga útil dos VANT, surgindo assim, várias configurações de aeronaves, com diferentes tamanhos, níveis de resistência e capacidade de carga. Isto conduziu à confecção de vários projetos com as mais variadas configurações e às vezes pouco convencionais (ALVES JUNIOR, 2015). Os dos modelos de drones mais utilizados na geração de imagens para fins de mapeamentos e geração de modelos digitais são de Asa Fixa e os Asa Rotativa

É importante destacar que os VANT’s por generalidade são divididos pela característica física de sua asa, podendo ser asa fixa ou rotativa, usualmente os VANT’s de asa rotativa são multirotores. O Quadro 1 apresenta de forma comparativa as vantagens e desvantagens de uso para cada modelo.

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Convém acentuar que a partir do Quadro 1, é possível identificar que indiferentemente do modelo de VANT, ambos apresentam GPS em seus sistemas, assim permitindo voos automatizados e padronizados conforme necessidade.

2.1.1.1 VANT asa fixa

Esses modelos de Drones, têm como característica a sua semelhança com os aviões de verdade, porém em escala menor. É necessário o uso de uma pista de decolagem e pouso, ou até mesmo catapultas para o lançamento. É indicado para grandes áreas devido seu alto desempenho e autonomia de bateria, sua forma e aerodinâmica contribuem para voos de maior duração (Horus aeronaves, 2017).

Fonte: Adaptada de Medeiros, 2007

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Figura 1 VANT com asa fixa

Fonte: Horus aeromotores, 2019

2.1.1.2 VANT asa rotativa

Essa tecnologia faz sua decolagem e aterrisagem verticalmente, devido seu conjunto de asas rotativas possibilita que o Drone possa pairar no ar, por conta disso realizam manobras curtas sem perder a estabilidade em voos, porém sua autonomia é menor, comparado com VANTs de asa fixa. Aconselhado para levantamento de pequenas e medias áreas, inspeções de estruturas, alguns casos há possibilidade de realizar pulverizações agrícolas, entre outras. Sua capacidade em realizar voos em baixa velocidade, contribuem para fotografias sem arrastamento (Horus aeronaves, 2017).

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2.1.2 Histórico

As primeiras aplicações registradas de VANTs, segundo Brasil (2012, p. 22), foram com balões e pipas. Desde meados do século XIX o homem desenvolve técnicas para a fotogrametria aérea. No ano de 1858 tiveram os primeiros registros de fotografias aéreas em Paris, obtidas através de um balão tripulado e pouco tempo depois câmeras foram presas em pombos e pipas para fins de espionagem militar, mas que acabaram servindo para vários outros propósitos. Figura 3 Imagem de pombos e pipa portando câmera fotográfica

Fonte: BRASIL, 2012; NEWHALL, 1969

No decorrer da Primeira Guerra Mundial, por volta de 1917, o primeiro VANT foi elaborado, até este momento, os VANTs não eram considerados seguros e sua serventia não era reconhecida pelos militares e líderes políticos (VALAVANIS, 2007).

Fonte: Alves Junior, 2015 Figura 2 VANT com asa rotativa

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Em 1935, segundo Medeiros (2007, p.19), Reginald Denny projetou e testou o RP-1 ou RPV (Remote Piloted Vehicle), que foi o primeiro Veículo Aéreo Não Tripulado rádio controlado. A partir desse momento, iniciaram-se as buscas pelo aperfeiçoamento, de forma que, nos anos seguintes, surgiram os protótipos RP-2 e o RP-3, com diversos ensaios de voo. Em novembro de 1939, o protótipo RP-4 foi concluído, de modo que, naquele momento, era o mais completo dos RPV ́s. O exército dos EUA requisitou 53 unidades, dando-lhes a designação de OQ-1.

Durante a década de 70, de acordo com Longhitano (2010), esses equipamentos tiveram seu maior desenvolvimento, tornando os VANTS tecnologias mais baratas e menores, utilizadas principalmente nos Estados Unidos e Israel.

No Brasil, início da década de 80, houve o primeiro projeto de drone, realizado pelo Comando-Geral de Tecnologia Aeroespacial (CTA). O projeto chamava-se Acauã, e tinha os objetivos de aplicações militares e civis. Dentre as aplicações civis, estava o interesse de estudos ambientais e a fiscalização de dutos de gás a óleo (LONGHITANO, 2010).

Atualmente, a utilização dos drones, tanto no Brasil como no mundo, é muito disseminada, os mesmos são projetados para realizar operações no mercado civil e comercial. Diversos modelos de VANTs estão sendo comercializados, e grande parte deles tendo visibilidade na área da agricultura, vigilância e monitoramento (FURTADO et. al. 2008).

2.1.3 Regulamentação no Brasil

Atualmente há uma grande facilidade para a aquisição ou montagem de um VANT, para fins de aerofotogrametria, a partir de vários modelos prontos, de peças e componentes disponíveis no mercado. Em 2017 a Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC) aprovou um regulamento para utilização de aeronaves não tripuladas.

De acordo com o novo regulamento da ANAC, as aeronaves não tripuladas são divididas em aeromodelos usados para fins recreativos, e Aeronaves Remotamente Pilotadas (RPA), drones empregados em operações corporativas, comerciais ou experimentais. (ANAC, 2017).

Em conformidade com a regra geral, drones com mais de 250g estão aptos a voar apenas em áreas distantes de terceiros (no mínimo 30 metros horizontais), sendo de responsabilidade do piloto operador. Para voar com drones com mais de 250g perto de pessoas é necessário que

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elas concordem previamente com a operação, ou seja, a pessoa precisa saber e concordar com o voo daquele equipamento nas proximidades onde se encontra.

A agência de aviação civil distingue e regulamenta os voos estabelecendo exigências dependendo de características de cada VANT.

Quadro 2 Classificação de VANT de acordo com regras da Agência Nacional de Aviação Civil

Fonte: ANAC, 2017

Em suas determinações, a ANAC não estipula uma idade mínima para pilotagem de aeromodelos, porém para RPAs, os pilotos devem ter no mínimo 18 anos. Não é necessário registrar voos para modelos de RPA Classe 3, já os demais modelos devem ter registros. E qualquer voo acima de 400 pés, é necessário que haja o requerimento de licença e habilitação, ambos emitidos pela ANAC.

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Além da ANAC, outros dois órgãos possuem leis que regulamentam o uso de VANTs, são eles a ANATEL, Agência Nacional de Telecomunicações, e o Departamento de Controle do Espaço Aéreo (DECEA).

Segundo a ANATEL (2016), todo o drone deve ser homologado junto ao órgão, sendo ele para uso recreativo ou comercial. Esta medida foi tomada para evitar interferências dos equipamentos em outros serviços, como por exemplo as comunicações via satélite, visto que, todos os VANTs possuem transmissores de radiofrequência.

Na hipótese de ser constatada qualquer irregularidade ou infração ao CBA (Código Brasileiro de Aeronáutica) ou à legislação complementar acerca do acesso ao espaço aéreo por RPAS, serão aplicadas, após resultado da análise do processo administrativo realizado pela Junta de Julgamento da Aeronáutica (JJAer), as penalidades ou providências administrativas previstas na normatização vigente, salvo as referentes à advertência e à suspensão de sua operação, de ofício, quando medida necessária à segurança da navegação aérea, que poderão ser aplicadas diretamente pelo DECEA, Departamento de Controle do Espaço Aéreo (ICA 100-40, 2018, p. 47).

2.2 MONITORAMENTO

Neste tópico, particularmente, será abordado o monitoramento ambiental, que segundo Soares (2018), de modo geral a maneira mais simplificada de avaliar uma ação é realizar uma analogia entre seu ponto de partida e o ponto final. Tratando-se de meio ambiente, é de suma importância conhecer todo o detalhe da ação ao longo do tempo. Sendo assim, o monitoramento ambiental tem a finalidade de analisar uma variante através de dados gerados ao longo de determinado período.

O monitoramento ambiental é definido como sendo a medição contínua ou sazonal em um determinado ambiente. Podendo representar, por exemplo, o uso e ocupação do solo ou o desenvolvimento da cobertura vegetal, sendo que tais informações têm de ser confiáveis e de representatividade temporal para uma possível comparação (BRAGA, 2009; BRASIL, 2012, p.21).

Por tratar-se de monitoramento ambiental, Cerqueira (2001, p. 385) afirma que o problema maior é considerar as mudanças graduais devidas a impactos de baixa intensidade em tempos curtos ocorrendo em escalas de espaço médias ou pequenas. Tais impactos só serão

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notados quando for tarde para que alguma medida de mitigação possa ser tomada. Além disto, a falta de séries temporais de dados dificulta, ou mesmo impede, que possamos compreender algum fenômeno.

Neves (2006), cita que o monitoramento ambiental, é uma ferramenta essencial para a administração de recursos naturais, tendo em vista que, a partir dele é possível obter os dados e conhecimentos principais para entender os sistemas ambientais e para dar assistência as políticas ambientais.

Nota-se que os avanços em tecnologia de monitoramento ambiental vêm ganhando muito espaço na sociedade e em muitos ramos de atividades econômicas, segundo Diperati (1991), as imagens têm sido utilizadas com a finalidade de mapeamento e classificação, interpretação, medição, contagem, observação e uso geral.

Destaca-se que os VANT’s, popularmente conhecidos como drones, atualmente vem desempenhando diversas funções aplicadas na área das engenharias, o monitoramento através de modelos digitais de superfície pode ser citado como exemplo (FAGUNDES E IESCHECK, 2019). Surgindo assim, pela capacidade de atender à necessidade de geração de dados confiáveis e atualizáveis, como uma nova proposta de monitoramento ambiental (SOARES, 2018, p.17).

2.3 SENSORIAMENTO REMOTO

É oportuno registrar que o sensoriamento remoto inicialmente foi reconhecido por designar o desenvolvimento dos instrumentos com capacidade de adquirir dados da superfície terrestre, segundo Meneses e Almeida (2012, p.3), é um termo utilizado para intitular a metodologia que captura fotografias de objetos presentes na superfície da terra, sem que haja um contato físico de qualquer espécie entre o sensor e o objeto.

De acordo com Medeiros (2007), a técnica de sensoriamento remoto, vem apresentando um crescente desenvolvimento, não apenas na disponibilização de imagens, mas também por conta das previsões meteorológicas e avaliações de volume de produção.

Garcia (1982), cita que, a vasta possibilidade de aplicação do sensoriamento remoto expande-se pelas seguintes vantagens:

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 Cobertura de extensas áreas;  Custos mais econômicos; e  Resultados obtidos com rapidez.

Para Novo (1992), sensoriamento remoto pode ser definido como o emprego da mescla de modernos sensores e equipamentos no estudo do meio ambiente efetuados por meio do registro e análise das interações rádio eletromagnéticas com os alvos na superfície e atmosfera terrestre.

Atualmente, a possibilidade de aplicar técnicas de sensoriamento remoto na área ambiental com o auxílio de ferramentas disponíveis no mercado, torna possível o monitoramento instantâneo ou frequente, com alta resolução espacial da superfície terrestre, viabilizando o estudo do desenvolvimento e crescimento da vegetação.

Diante dos fundamentos colacionados, menciona-se que a utilização de VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados) como ferramenta no sensoriamento remoto, de acordo com Jensen (2009), pode oferecer vantagens, apesar de alguns projetos de VANTs serem de elevado custo, ainda assim tem valores menores que uma aeronave tripulada ou um satélite utilizado com a mesma finalidade.

2.3.1 Fotogrametria

Tommaselli (2009), afirma que a definição de fotogrametria por ser proposta como a arte, ciência e tecnologia de coletar informações confiáveis de objetos e do meio ambiente por meio de métodos de gravação, medição e interpretação de fotografias.

Segundo Coelho e Brito (2007, p. 15 e 16), pode-se enumerar vários objetivos da fotogrametria: reduzir o trabalho de campo no levantamento de coordenadas de um ou vários objetos e o tempo de obtenção de tais dados. Entretanto, o objetivo principal da fotogrametria pode ser enunciado como a reconstrução de um espaço tridimensional, chamado de objeto, a partir de um conjunto não vazio de imagens bidimensionais, chamado de espaço-imagem.

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O conceito de fotogrametria digital, segundo Heipke (2001), progrediu para um Sistema Fotogramétrico Digital, que incorpora a fotogrametria digital e as ciências da computação, englobando o processamento de imagens, identificação de padrões e visão de computador.

De acordo com Silva (2015, p. 93), a integração de métodos fotogramétricos com os avanços da visão computacional tem permitido um crescimento do mercado interessado em imagens digitais obtidas em plataformas VANT.

2.3.2 Fotointerpretação

Para Temba (2000), a fotointerpretação é o ato de identificar objetos e seus significados, partindo de uma avaliação sistemática e cuidadosa de imagens. Além de que, não se pode deixar de acrescentar o conceito de observar o ambiente, dado que, existem inúmeros fatores que demandam um processo mais detalhado de reconhecimento dos objetos individualmente.

Ainda de acordo com o autor, a fotointerpretação possui algumas técnicas para examinar imagens, porém cada uma delas pode ser aplicada independentemente. A foto-leitura, sendo a mais simples entre as demais, ela resume-se em reconhecer diretamente o objeto e as características do terreno. Outra técnica citada é a foto-análise, nada mais é que a dissociação das partes e componentes da imagem. E por fim, a última técnica mencionada pelo autor, é a foto-dedução, por sua vez é a mais complexa das técnicas apresentadas, e a mesma inclui todas as características da foto-leitura e faz um exame detalhado de todos os componentes da fotografia. (TEMBA, 2000)

No campo da engenharia a fotointerpretação pode ser usada em estudos de localização de estradas, usinas hidrelétricas, alternativas de traçados de linhas de transmissão de energia, exploração de jazidas minerais, projetos agrícolas, irrigação, planejamento urbano e tantos outros (BRASIL, 2012).

2.3.3 Processamento digital de imagens

Segundo o entendimento desenvolvido por Alvarenga et. al. (2005), o Processamento Digital de Imagens (PDI), é a avaliação e manuseio de imagens através de computadores, com a finalidade de adquirir informações da imagem.

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Alvarenga et. al. (2015, p. 3961) cita que, o objetivo principal do processamento digital de imagens é o de remover as barreiras inerentes ao sistema visual humano, facilitando a extração de informações a partir de imagens.

O PDI foi classificado em 5 etapas, de acordo com Marques Filho e Vieira Neto (1999), sendo elas: aquisição, pré-processamento, segmentação, extração de características e reconhecimento e interpretação. Todas essas fases podem ser observadas na imagem a seguir. Figura 4 Etapas do processamento de imagens

Fonte Marques Filho e Vieira Neto (1999).

Os principais produtos gerados por meio do aerolevantamento realizado por VANTs, conforme Cândido et. al. (2014, p.297), são os Modelos Digitais de Superfície (MDS) e as ortofotos.

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2.3.3.1 Modelo Digital de Superfície

Adentrando na análise do Modelo Digital de Superfície, segundo Cruz et al. (2011) o MDS caracteriza-se por um modelo que evidencia a superfície do terreno somada a qualquer objeto, como por exemplo árvores e construções, onde o topo desses objetos será retratado como superfície do terreno.

O MDS, em concordância com Marotta et. al (2015, p. 1468), é caracterizado pela representação tridimensional digital da superfície topográfica que compreende pontos do terreno e acima deste, tais como feições antrópicas (edificações, rodovias) e vegetação.

Levando em conta essa representação tridimensional, Olveira e Tommaselli (2014), citam a sua importância para com as avaliações de impactos ambientais, políticas públicas, projetos de infraestrutura, geração de ortoimagens, e como fonte de dados para o Sistema de Informações Geográficas (SIG).

Dentre as vantagens que o MDS gerado pelo VANT apresenta em relação àqueles disponíveis gratuitamente na internet podemos citar a sua elevada resolução espacial, assim sua utilização ou modelagem 3D possibilita a visualização mais detalhada e o entendimento de certas relações que ocorrem na paisagem (ISIOYE E JOBIN, 2012; CÂNDIDO et. al., 2014).

2.3.3.2 Ortofoto

De acordo com Idoeta (2007), a ortofoto é uma foto onde pode-se observar imagens de objetos em seu posicionamento verídico, ou seja, em planta. Logo, ortofotos, são geometricamente proporcionais a um mapa convencional. A principal diferença entre as ortofotos e mapas é que nas ortofotos as características são representadas por imagens e fotografias, enquanto em mapas convencionais elas são representadas por meio de símbolos e linhas.

Idoeta (2007), afirma que, as ortofotos podem ser utilizadas para realizar medidas de ângulos, distâncias, posições e áreas. Normalmente se faz uso delas para complementar, ou mesmo referenciar feições planimétricas de bases cartográficas.

Faz-se necessário expor que, a qualidade da ortofoto gerada não está ligada diretamente a quantidade de pixels e sim a qualidade do sensor da lente. No caso do mapeamento aéreo, a

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fotogrametria com drones, a calibração desta câmera influencia muito na qualidade geométrica do mapeamento (CHAVES, 2017, p.35).

2.4 GEORREFERENCIAMENTO

De acordo com Brasil (2012, p. 51), orientar uma imagem num sistema de coordenadas X, Y ou comumente conhecido como georreferenciamento, significa realizar uma transformação geométrica que relaciona as coordenadas de uma imagem com uma projeção cartográfica plana. Neste trabalho a transformação geométrica utilizada foi a transformação polinomial de 1º grau afim, para estabelecer um mapeamento entre coordenadas de imagem e coordenadas geográficas.

Na aerofotogrametria, segundo Brasil (2012), o posicionamento georreferenciado das imagens é feito a partir da coleta de pontos de apoio em campo, com a ajuda de um GPS de precisão alta.

2.4.1 RTK

Inicialmente vale destacar que o termo RTK significa Real Time Kinematic, é uma técnica de posicionamento global que permite o usuário estabelecer uma posição acurada e precisa em tempo real. Esta ferramenta começou a ser utilizada no início dos anos 90 (LANGLEY, 1998).

De acordo com Pinto (2000), a alta acurácia no posicionamento em tempo real se tornou possível por conta da conexão entre a estação referência e o receptor em movimento, por meio de um link de rádio ou pela internet.

No mesmo sentido, orienta-se o entendimento de Barbosa et al. (2010), afirma que para obter o posicionamento através da utilização do RTK, são necessários no mínimo dois receptores, adquirindo dados simultaneamente. Um desses receptores é nomeado como receptor de referência, e fica alocado em uma posição a qual as coordenadas são conhecidas, assim através de um link (sinal de internet ou rádio) envia correções ao receptor móvel, o qual é posicionado nos pontos de interesse distribuídos em campo, denominados pontos de controle.

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2.4.2 Pontos de controle

Cabe observar que Pontos de Controle, segundo Leite (2019), são objetos, alvos ou detalhes no terreno que devem ser de fácil identificação nas imagens aéreas obtidas, tem como função principal fazer relação entre o sistema de coordenadas da imagem com o sistema de coordenadas do terreno.

Deve-se ainda acrescentar que os pontos de controle para realização do levantamento aerofotogramétrico são essenciais para realizar a primeira etapa do processamento das fotografias. A primeira etapa se resume no alinhamento de fotos e na aerotriangulação das fotografias, realizadas pelo software (LEITE, 2019).

Ou seja, são pontos de referência no solo que servirão como pontos de controle topográficos no processamento das fotografias, obtidos através de levantamentos realizados por GPS RTK. Aumentando a precisão dos produtos finais.

2.5 SOFTWARES

Convém acentuar que as fotografias adquiridas por meio de VANTs são processadas por meio de programas dedicados, com as funções fundamentais da fotogrametria para efetuar as operações de fototriangulação, medição automática de pontos por métodos avançados e eficazes de correlação e combinação, geração de MDS e ortofotos. O grande ponto de destaque e diferenciação é o alto grau de automação em comparação com os programas utilizados no mercado para a fotogrametria digital, que provavelmente irão incorporar esse tipo de avanços a eles (SILVA, 2015).

2.5.1 Agisoft Photoscan

O Agisoft® é um software de processamento de imagens, capaz de fazer a geração de modelos 3D, segundo imagens imóveis. Este processamento é totalmente automático e automatizado. A finalidade desta coleta de dados é poder modelar o 3D texturizado de um objeto, desde que esse seja visível em pelo menos duas fotografias (Agisoft PhotoScan User Manual-Professional, 2012).

O processamento deste software, de acordo com Agostinho (2012, p.58 e 59), se dá através de três etapas:

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1. Alinhamento das fotografias: Nesta etapa o programa agrega os vários pontos em comum nas diversas fotos e compara-os e tenta definir a posição da câmera em cada imagem. No final desta etapa o resultado é a formação de uma nuvem dispersa e um conjunto de posições da câmara. Estes pontos ainda não estão prontos para serem utilizados no processo de construção do modelo 3D, mas podem ser exportados para posterior utilização em outros programas.

2. Construção da Geometria: Com base na nuvem de pontos dispersos criada na primeira etapa aliando a outros métodos algorítmicos é gerada uma malha em polígonos 3D. 3. Reconstrução do modelo em 3D com relevo e volumes texturizados: Esta operação pode

levar algum tempo consoante a quantidade e qualidade de resolução das fotos carregadas, por isso é aconselhável construir um modelo com menor qualidade para testar a aplicabilidade do método escolhido e só depois recalcular os resultados para uma configuração mais detalhada e com maior qualidade.

As principais particularidades deste Software, tendo em vista o manual do usuário (2012), são:

 Triangulação aérea;

 Geração do modelo poligonal;

 Definição do sistema de coordenadas;

 Modelo de criação digital georreferenciado de elevação (DEM);  Geração de modelos digitais de terreno e superfície;

 Criação de ortofotomapa.

2.5.2 DJI GSP

O DJI Ground Station Pro (GSP) é um aplicativo que tem como objetivo realizar missões de voo automatizadas, compatível com o drone utilizado. O aplicativo permite gerenciar dados de voo, como velocidade, altura de voo e sobreposições de fotografias. (DJI, 2019)

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O Software, de acordo com dados da fabricante DJI (2019) , gera trajetórias de voo automáticas, eficientes depois que o usuário define a zona de voo essencial e os parâmetros da câmera. Esta mesma missão pode ser salva e reutilizada quantas vezes for necessário.

Uma das informações que o software apresenta é o Ground Sample Distance (GSD) que na tradução literal significa “Distância de amostra do solo”, ele é a representação do pixel da imagem em unidades de terreno.

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3 MATERIAIS E MÉTODOS

O Processo metodológico utilizado nesta pesquisa compreende-se na análise dos produtos gerados através Modelo Digital de Superfície, por meio desse modelo é possível identificar todos os objetos representados na superfície do terreno, através da alta resolução e detalhes das imagens capturadas. A possibilidade do Drone multirotor em sobrevoar pequenas e médias áreas, com uma resolução temporal específica, torna esse equipamento uma ferramenta promissora.

Os dados gerados a partir de fotografias georreferenciadas capturadas com Drone a fim de contribuir no monitoramento do crescimento da vegetação, visando quantificar e observar o comportamento das espécies introduzidas ao meio ambiente. Além de avaliar a capacidade dos equipamentos e softwares utilizados para a execução do estudo. Para facilitar a compreensão de todas as etapas do processo esta metodologia foi subdividida em itens desde a descrição geral do projeto, do sistema e seus equipamentos, funcionalidades até as técnicas e procedimentos desenvolvidos ou adequados.

Primeiramente foram escolhidos o local e a vegetação para realização do estudo. Posteriormente os equipamentos utilizados, sendo eles o Drone, para obtenção das imagens, os softwares, para processamento das imagens capturadas e planejamento de voo, e uma base RTK para geração de pontos de controle.

A respeito do uso do Drone nessa ocasião, espera-se pela contribuição nas mais variadas vertentes da pesquisa, como a seguir:

 Praticidade em utilização do drone multirotor;

 Agilidade na captura de fotografias georreferenciada e geração de modelos digitais do terreno;

 Coordenação mais adequada de monitoramentos periódicos aliado a gestão ambiental;

 Possibilidade de voo abaixo da faixa de nuvens;

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O fluxograma a seguir (Figura 05), demonstra o passo a passo detalhando as etapas desta pesquisa.

Figura 5 Fluxograma da metodologia do trabalho

Fonte: Autor, 2019.

Posteriormente, após a comparação dos Modelos gerados através da aerofotogrametria, será avaliado a eficácia da utilização de Drone em identificar o desenvolvimento da vegetação, e se a metodologia proposta irá atender os objetivos da pesquisa.

3.1 ÁREA DE ESTUDO

A área escolhida para o desenvolvimento do estudo foi na região litorânea do município de Palhoça - Santa Catarina, localizado próximo à BR-101. A cidade faz parte da região metropolitana de Florianópolis, capital do estado, faz divisa com os municípios de São José, Santo Amaro da Imperatriz e Paulo Lopes.

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Figura 7 Localização do terreno

Figura 6 Localização do município de Palhoça

Fonte: IBGE, 2019.

A área selecionada para aplicação da metodologia, é uma propriedade particular, e sua área total é aproximadamente 0,9 hectares.

Fonte: Google Maps, 2020.

Na Figura 7, é possível perceber a proximidade do terreno em estudos, ponto vermelho, com a BR-101.

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3.2 PLANEJAMENTO DE VOO

Nesta etapa são pré-estabelecidos os parâmetros de voo. No caso deste estudo, o planejamento de voo foi realizado em um software próprio para tal, o DJI GSP. O mesmo foi utilizado para todos os voos efetuados durante a pesquisa, pois ele tem a capacidade de armazenar as missões.

Os parâmetros escolhidos para os voos foram:  Altura fixa de 60 metros;

 Sobreposição das imagens de 80%, tanto na horizontal quanto na vertical;  Velocidade do drone de 10 m/s; e

 Hover & Capture at point, essa configuração permite que o drone pare no momento da captura da foto, diminuindo o arrastamento.

Todas as configurações podem ser observadas na Figura 8. Figura 8 Configurações de voo

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Outros fatores que foram levados em conta no momento de cada voo foram os horários com menos incidência de sombra no local, que varia entre as 10 horas e as 14 horas conforme figura 09, o clima, sendo evitados os dias de chuva, e a incidência de ventos, que atrapalha o manejo da aeronave.

Figura 9 Janela de voo

Fonte: Autor, 2020.

3.3 VEGETAÇÃO

A área de estudo é caracterizada por uma propriedade privada, nesta há o manejo constante da vegetação. Durante o período da pesquisa tanto houve plantios quanto colheitas, por se tratar de espécies alimentícias para consumo familiar, dito isso verificou-se a possibilidade de caracterizar as mudanças com o passar do tempo, facilitando assim a análise dos modelos digitais propostos no trabalho.

3.4 VEÍCULO AÉREO NÃO TRIPULADO UTILIZADO

O drone utilizado para realização da pesquisa foi o de modelo Phanton 4 advanced, da marca DJI. É um modelo acessível no mercado atual. Com suas características técnicas e funcionais, o torna uma ótima opção de modelo para realização de geração de dados fotogramétricos em áreas de média e pequena dimensão.

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Figura 10 VANT utilizado na pesquisa

Fonte: Autor, 2019.

As informações técnicas do dispositivo foram retiradas do site do fabricante.

3.4.1 Características do equipamento

Este equipamento é multirotor, isto é, conta com quatro motores para realização do voo, sensor frontal e na parte inferior.A adoção de liga de titânio e liga de magnésio aumenta a rigidez da estrutura e reduz o peso, sendo ele de 1,3 kg e tem o tamanho diagonal de 350 mm.

3.4.2 Câmera acoplada ao Drone

A câmera de bordo está equipada com um sensor CMOS de 20 megapixels de 1 polegada. Um obturador mecânico é usado para eliminar a distorção do obturador de rolamento, que pode ocorrer ao tirar imagens de objetos em movimento rápido ou ao voar em altas velocidades. Processamento de vídeo suporta vídeos 4K a 60 fps ou 4K a 30 fps, ambos com uma taxa de bits de 100Mbps (megabit por segundo). Excelente desempenho óptico, sensores e processadores asseguram que tudo é capturado com alta faixa dinâmica e mais detalhes de imagem necessários para pós-produção avançada.

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3.4.3 Sensores de visão

Equipado com o sistema FlightAutonomy da DJI composto por cinco sensores de visão, posicionamento por satélite de banda dupla (GPS e GLONASS), telémetros ultrassônicos e sensores redundantes, o Phantom 4 Advanced pode flutuar precisamente em locais sem GPS e navegar em ambientes complexos. Os sensores duplos de forwardvision podem ver até 30 m na frente, habilitar freio automático se precisar ou desvio na frente de obstáculos dentro de uma faixa de 15 metros.

3.4.4 Desempenho de voo

Existem três modos de voo principais: Position, Sport e Atti. No modo P, TapFly, ActiveTrack, detecção de obstáculos e posicionamento GPS estão disponíveis. S-Mode acrescenta agilidade extra e maior velocidade, atingindo 45 mph (72 km/h). A-Mode desliga a estabilização de satélite e mantém a altitude do Phantom 4 Advanced, ideal para pilotos experientes. O modo Tripé, que limita a velocidade a 4 mph (7 km/h), fornece controle de precisão para enquadramento fino e voo interno.

3.5 PONTOS DE CONTROLE

No presente trabalho, foram distribuídos cinco pontos de controle na área de estudo, buscando centralizar a área. Os pontos foram feitos utilizando canos de PVC com diâmetro de 100 mm, e para facilitar a identificação visual sua base foi pintada de vermelho.

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Figura 11 Ponto de controle

Fonte: Autor, 2019

O equipamento utilizado para na medição dos pontos de apoio foi um GPS RTK.

3.5.1 GPS RTK

Para obtenção dos pontos de controle foi utilizada um GPS RTK, ou Real Time Kinematic, é um método de posicionamento que consiste na utilização de dois receptores coletando dados simultaneamente, capaz de fornecer posições em tempo real.

Um dos receptores é chamado de estação base e fica fixo no solo em um ponto de coordenadas conhecidas ou por tempo suficiente para que essa posição seja determinada com alta acurácia. O outro receptor é chamado de rover, que percorre os pontos de interesse e através da comunicação via radiofrequência estabelecida com a base, realiza correções e fornece posições em tempo real com acurácia centimétrica, contribuindo desta forma para um posicionamento mais preciso aos produtos que podem ser gerados

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Desta forma a comunicação entre a base e o rover é fundamental no método RTK, tornando-o um método muito eficiente em aplicações que requerem alta exatidão e produtividade.

Figura 12 Estação RTK

Fonte: Autor, 2020.

3.6 EXECUÇÃO DOS VOOS

Durante a pesquisa foram realizados 5 voos, distribuídos ao longo de aproximadamente um ano:

 20 de maio de 2019;  10 de outubro de 2019;  17 de março de 2020;

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 16 de maio de 2020;  11 de setembro de 2020.

Para cada um dos dias, foram levados em conta os parâmetros citados anteriormente para planejamento de voo.

Os voos duraram em média 10 minutos, utilizando apenas uma bateria do Drone. Em cada dia de levantamento de dados, foram obtidas em média 100 fotografias.

3.7 GERAÇÃO DOS MODELOS DIGITAIS DE SUPERFICIE

O processamento das imagens se deu através do Software Agisoft Photoscan, o qual ocorreu em diversas etapas dentro do programa. Para cada dia, foi realizado um processamento de imagens, gerando um Modelo Digital de Superfície.

Todos os processamentos duraram em média 12 horas, cada um.

O primeiro passo para o processamento, foi incluir todas as fotografias no programa a fim de que ele iniciasse o alinhamento de fotos, nesta etapa é realizado a pontaria manual dos pontos de controle, um por um, o qual posiciona as imagens sequencialmente, contribuindo para o posicionamento georreferenciado. Posteriormente é gerada a nuvem de pontos, e a partir dela é obtido o MDS.

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4 RESULTADOS

Os resultados que a seguir serão apresentados foram obtidos através de um levantamento fotogramétrico realizado com Drone, para verificar a capacidade de análise do crescimento vegetal por meio de comparação entre Modelos Digitais de Superfície. A propriedade concedida para o estudo em questão fica localizada no município de Palhoça – SC.

O Modelo Digital de Superfície (MDS) apresenta uma estrutura de elevação integrada a todas as características presentes sobre o terreno, como quaisquer estruturas, objetos e vegetação.

Nesta etapa serão apresentadas algumas imagens capturadas com Drones, os Modelos Digitais de Superfície e seus produtos. As imagens a seguir exibidas foram analisadas antecipadamente para que sejam apresentados os resultados de forma mais clara, assim contribuindo para uma análise comparativa entre os dados gerados além de descrever as principais mudanças nas características da vegetação presente.

4.1 GERAÇÃO DE PONTOS DE APOIO ATRAVÉS DO RTK

A partir dos pontos de controle obtidos por meio do RTK pode-se aperfeiçoar os parâmetros do posicionamento georreferenciado do modelo contribuindo assim com acurácia e precisão dos mesmos. Os dados podem-se observar na Tabela 1.

Tabela 1 Dados coletados através do RTK

Observações: N = norte; E = Oeste Fonte: Autor, 2020.

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4.2 MONITORAMENTO E DESCRIÇÃO DO COMPORTAMENTO VEGETAL

Considerando o objetivo, o qual através do monitoramento com drone, no período de aproximadamente 1 ano, foram produzidos Modelos Digitais de Superfície para cada um dos 5 dias in loco, dessa forma, desses Modelos gerados por meio do software Agisoft Photoscan possibilitou a análise comparativa que consiste em avaliar o comportamento do crescimento da vegetação no local.

Os Modelos apresentam por sua vez características particulares, estas quais demonstram o comportamento das árvores de grande, médio e pequeno porte, indicando pequenas feições presentes na superfície e suas mudanças com o passar do tempo. Os resultados foram coordenados por amostras I, II, III, IV e V no âmbito de atribuir as particularidades de cada um dos modelos.

Para um melhor entendimento dividiu-se a área do terreno em 3 regiões A, B e C as quais são demonstradas a seguir na Figura 13.

Figura 13 Separação das áreas no terreno em estudo

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4.2.1 Região A do Terreno

Nessa amostra do terreno, Figura 14, é possível identificar o telhado da casa principal, a qual faz jus a residência do proprietário, pode-se observar a presença de árvores na lateral da região A permitindo verificar os limites dos terrenos pela diferença demográfica das árvores nos limites confrontantes da área de estudo com a propriedade do vizinho, estas por sequência serão analisados diante seu desenvolvimento ao longo do tempo.

Figura 14 Região A do terreno em estudo

Fonte: Autor, 2020.

4.2.2 Região B do Terreno

Na região B (Figura 15) área central da propriedade, identifica-se uma maior concentração de árvores e arbustos as quais foram manejadas ao longo do período de estudo, por tratar-se de espécies frutíferas e comestíveis, nessa região será possível verificar nos modelos digitais de superfície principalmente o volume de espécies ali introduzidas.

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Figura 15 Região B do terreno em estudo

Fonte: Autor, 2020.

4.2.3 Região C do Terreno

A região C (Figura 16) é composta por uma densa quantidade de árvores, entre elas na sua grande maioria frutíferas, como laranja de tipos diferentes, pé de limão, bergamotas e bananeiras. Ao fundo do terreno, limite na propriedade pode-se identificar uma plantação de Moringa sendo cultivada, espécie essa que apresenta características que contribuem na busca do objetivo do trabalho, por questão do seu rápido crescimento. Na Figura 16 também é possível identificar o telhado da cocheira, local reservado aos cavalos, o qual algumas árvores sobrepõem sua estrutura, nessa região será possível analisar tanto mudanças em relação ao crescimento da vegetação como queda e diminuição do volume dessas árvores.

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Figura 16 Região C do terreno em estudo

Fonte: Autor, 2020.

4.2.4 Amostra de imagens I - 20/05/2019

A partir das fotografias obtidas no primeiro dia de levantamento de dados com o Drone realizado no dia 20 de maio de 2019 obteve-se o MDS e por seguir a ortofoto, conforme pode-se obpode-servar na imagem a pode-seguir.

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No MDS acima, é perceptível, através da coloração verde, uma concentração de vegetações nas regiões B e C. Enquanto que na região C, percebe-se uma área sem incidência de vegetações (coloração azul), a qual foi consolidada pela atividade antrópica, trata-se de um espaço reservado para cultivo de capim, destinado a alimentação dos animais.

Já na ortofoto da primeira amostragem, é possível observar a presença de sombras, as quais se mostram presentes pelo horário posto a obtenção das imagens. E assim como foi analisado anteriormente, confirma-se a ausência de vegetação em uma parte da região C. Figura 17 MDS e Ortofoto Amostragem I

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A seguir, as linhas de contorno nos modelos, identificam as diferentes feições presentes no terreno e na sua superfície. Será apresentada uma representação de curvas de nível de 0,5 m.

A partir da imagem acima, das curvas de nível observa-se todos os pontos citados anteriormente, porém de forma mais clara, por conta da presença da escala de cores.

Outro resultado obtido através do processamento de dados foi o volume das copas das árvores em suas respectivas regiões do terreno.

Figura 18 MDS com curvas de nível de 0,5 m

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Figura 19 Uso da imagem para cálculo de volume das copas das árvores Região A

Fonte: Autor, 2020.

Na região A, foi selecionada as áreas de interesse para que o software realizasse o cálculo do volume, chegando a um valor total de 143,113 m³. Para a realização de tal cálculo o software realiza também o cálculo do perímetro e da área, sendo 66,430 m e 77,723 m² respectivamente.

Já a figura a seguir (Figura 20), é referente a região B, tendo seu valor de volume total em 1995,200 m³, sendo selecionado para tal, todas as copas das árvores existentes, a área e perímetro, também calculados, são 810,701 m² e 327,363 m.

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Figura 20 Uso da imagem para cálculo de volume das copas das árvores Região B

Fonte: Autor, 2020.

E por fim, a região C (Figura 21), que demonstra ser a região com o maior volume de árvores, tendo um total de 3314,400 m³, sendo perceptível a demarcação da área de interesse. Já nesta região, a área e o perímetro têm o valor de 1301,900 m² e 309,542 m.

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Figura 21 Uso da imagem para cálculo de volume das copas das árvores Região C

Fonte: Autor, 2020

4.2.5 Amostra de imagens II - 10/10/2019

A amostragem II, é composta por fotografias retiradas no dia 10 de novembro de 2019. A imagem a seguir retrata o MDS e a ortofoto geradas através do processamento das imagens.

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Figura 22 MDS e Ortofoto Amostragem II

No MDS, é possível observar a ausência de vegetações, se comparado a amostragem I e as copas de árvores mais altas, perceptível pelas colocações amareladas e avermelhadas. Na ortofoto pode-se perceber que o dia estava mais ensolarado e diminuição das sombras, demonstrando um cuidado maior com o horário escolhido para a realização do voo.

Outro produto gerado, são as curvas de nível. Para tal estudo serão apresentadas as curvas de nível de 0,5 m.

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Fonte: Autor, 2020

O MDS apresentado com as curvas de nível, Figura 23, é mais fácil de analisar por conta da escala de cores presentes. Como mencionado anteriormente, a coloração vermelha e amarela, representam as áreas com maior altura da copa das árvores, tanto na região B quanto na C.

A partir das curvas de nível foi realizado, ainda com auxílio do software, o cálculo dos perímetros, das áreas e os volumes para cada região de interesse do terreno em estudo.

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Os primeiros resultados encontrados foram para a Região A, com o perímetro de 21,396 m e a área de 13,423 m². Já o volume para essa amostragem chegou a um total de 21,074 m³, como pode-se observar na imagem a seguir.

Figura 24 Uso da imagem para cálculo de volume das copas das árvores Região A

Fonte: Autor, 2020

A próxima região calculada, foi a região B, o perímetro alcançou um valor de 405,696 m, enquanto a área alcançou 441,493 m². Por fim, o volume de 940,776 m³.

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Figura 25 Uso da imagem para cálculo de volume das copas das árvores Região B

Fonte: Autor, 2020

Os últimos cálculos realizados, pelo software, nesta segunda amostra, foram os da Região C. O valor total do perímetro, para as regiões selecionadas, foi de 231,585 m e para a área foi 905,180 m², enquanto para o volume, o valor total foi de 2029,500 m³.

Figura 26 Uso da imagem para cálculo de volume da copa das árvores Região C

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4.2.6 Amostra de imagens III - 17/03/2020

A amostragem III, é referente ao dia 17 de março de 2020. Serão apresentados a seguir, os resultados gerados a partir do processamento das imagens obtidas.

Figura 27 MDS e Ortofoto Amostragem III

Fonte: Autor, 2020.

Na ortofoto gerada a partir do dia 17 de março de 2020, em comparação com a dos outros dois dias, ela apresenta uma menor incidência de sombras, demonstrando um planejamento de voo adequado.

O MDS apresente pequenas mudanças em comparação com a amostragem II. Sendo possível identificar um grande volume de vegetações na região C, porém sem muita expressão de altura.

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Outro resultado apresentado, são as curvas de nível, sendo MDS com curvas de nível e escala de cores.

A partir das curvas de nível apresentadas, é perceptível a presença novamente de grandes alturas das copas das árvores nas regiões B e C. Em comparação com a amostragem anterior, há também poucas alterações.

Posteriormente a obtenção de curvas de nível no terreno de estudo, foi realizado o cálculo de perímetros, áreas e volumes das regiões.

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A primeira região em que os cálculos foram realizados, é na região A, a qual apresente uma área de 97,023 m² e perímetro de 54,400 m. Já o volume, é possível vê-lo na figura a seguir, alcançou o valor de 243,773 m³.

Figura 29 Uso da imagem para cálculo de volume da copa das árvores Região A

Fonte: Autor, 2020

A região B, o valor encontrado para área foi de 996,790 m² e perímetro de 296,253 m. O volume total calculado de 2112,200 m³, conforme a Figura 30.

Figura 30 Uso da imagem para cálculo de volume da copa das árvores Região B

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Para finalizar essa amostragem, a última região de interesse, é a região C, em que o cálculo de área resultou em 1400,400 m², perímetro em 293,837 m e o volume total de 3831,500 m³, conforme a figura abaixo.

Fonte: Autor, 2020

4.2.7 Amostra de imagens IV - 16/05/2020

A amostragem IV, realizada no dia 16 de maio de 2020, foram obtidos os MDS e ortofotos, através dos processamentos realizados.

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Figura 32 MDS e ortofoto Amostragem IV

Fonte: Autor, 2020.

É possível perceber na ortofoto, a incidência de sombras, demonstrando uma má escolha de horário para captura das imagens.

A seguir serão apresentados os MDS com a presença de curvas de nível, na escala de 0,5 m.

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Através da imagem anterior (Figura 33), é perceptível a alteração no terreno em todas as regiões analisadas, sendo que as copas das árvores estão em coloração amarela e vermelha, demonstrando as maiores alturas, entre 7,5 e 14,7 m. Enquanto que na região C, em comparação com a amostragem III, há regiões com ausência de vegetação.

A partir do MDS apresentado, com as curvas de nível, foi realizado o cálculo do perímetro, área e volume em cada região de estudo.

A primeira área de estudo é referente a Região A, onde os cálculos de área e perímetro chegaram aos valores de 136,181 m² e 82,404 m, respectivamente. Já o volume, pode-se observar na Figura 34, o valor total foi de 355,687 m³.

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Figura 34 Uso da imagem para cálculo de volume da copa das árvores Região A

Fonte: Autor, 2020

A região de estudo B, obteve-se os valores de área 657,753 m², perímetro de 331,222 m, e volume de 1776,300 m³, de acordo com a figura a seguir.

Figura 35 Uso da imagem para cálculo de volume da copa das árvores Região B

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E, para finalizar essa amostra de imagens, para a região C, realizou-se os cálculos para o perímetro, com valor de 288,850 m, para a área, com valor de 1167,900 m² e para o volume, com valor de 3112,700 m³.

Fonte: Autor, 2020

4.2.8 Amostra de imagens V - 11/09/2020

A amostragem V, trata-se da última amostragem realizada. A seguir, da mesma forma como as outras amostragens, primeiramente exibe-se o MDS e a Ortofoto lado a lado, e consecutivamente os Modelos Digitais de Superfície apresentando as curvas de elevação com alturas de 0,5 m.

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Figura 37 MDS e ortofoto amostragem V

Fonte: Autor, 2020

Nos dois produtos gerados, é possível perceber uma grande mudança com relação a todas as amostragens anteriormente apresentadas. A área de estudo está apresentando uma concentração de vegetações menor, e onde há, elas apresentam-se uniformes com relação aos tamanhos.