A aplicação da tecnologia laser aerotransportada (ALS – airborn laser scanning) em inventários florestais tem mostrado grande potencial para melhorar a eficiência das atividades de planejamento florestal. Estimativas precisas, velocidade e relativamente baixa complexidade podem explicar os bons resultados em termos de eficiência. A evolução das tecnologias GPS e dos Sistemas de Medição Inercial (SMI), e o menor custo dos levantamentos quando essas tecnologias são aplicadas em estudos de grande escala, explica a disseminação de tecnologias ALS. A boa qualidade dos resultados pode ser expressa por estimativas para volumes e área basal com erro estimado abaixo do nível de 8,4%, dependendo da área amostrada, quantidade de pulsos por metro quadrado e de produzir certas estatísticas de inventário florestal para um plantio clonal de Eucalyptus spp com precisão igual ou superior a métodos convencionais. As estatísticas de interesse neste caso foram: volume, área basal, altura média e altura média das árvores dominantes. O vôo para o levantamento ALS cobriu duas faixas de aproximadamente 2 por 20 km, nas quais nuvens de pontos foram amostradas em parcelas circulares de raio igual a 13 m. As parcelas foram amostradas em diferentes partes das faixas para cobrir diferentes idades dos talhões. Para as nuvens de pontos geradas pelo levantamento ALS calcularam-se: média geral das alturas, desvio padrão, cinco percentís (altura até a qual se acumulam 10%, 30%, 50%, 70% e 90% dos pontos acima do nível do solo na nuvem de pontos gerada pelo levantamento ALS), e densidade de pontos acima do nível do solo em cada percentil. As estatísticas ALS foram utilizadas em modelos de regressão para estimar diâmetro médio, altura média, altura dominante, área basal e volume. Parcelas convencionais de inventário florestal geraram os dados reais. Para volume, uma avaliação exploratória envolvendo diferentes estatísticas ALS permitiu a definição das relações mais promissoras e testes de regressão de conhecidos modelos florestais biométricos. Os modelos baseados em estatísticas ALS que resultaram nos melhores ajustes utilizaram: o percentil 30% para estimar diâmetro médio (R²=0,88 e REQM=0,0004); os percentís 10% e 90%, para estimar altura média (R²=0,94 e REQM=0,0003), o percentil 90% para estimar altura dominante (R²=0,96 e REQM=0,0003); o percentil 10% conjuntamente com altura média dos pontos ALS para estimar área basal (R²=0,92 e REQM=0,0016); e idade e percentís 30% e 90% para estimar volume (R²=0,95 e REQM=0,002). Já, dentre os modelos florestais biométricos testados, os melhores foram os de Schumacher modificado para idade e percentíl 90%; Clutter modificado para idade, altura média dos pontos ALS e percentíl 70%; e Buckman modificado para idade, altura média dos pontos ALS e percentíl 10%.
The application of airborne laser scanning (ALS) technologies in forest inventories has shown great potential to improve the efficiency of forest planning activities. Precise estimates, fast assessment and relatively low complexity can explain the good results in terms of efficiency. The evolution of GPS and inertial measurement technologies, as well as the observed lower assessment costs when these technologies are applied to large scale studies, can explain the increasing dissemination of ALS technologies. The observed good quality of results can be expressed by estimates of volumes and basal area with estimated error below the level of 8.4%, depending on the size of sampled area, the quantity of laser pulses per square meter and the number of control plots. This paper analyzes the potential of an ALS assessment to produce certain forest inventory statistics in plantations of cloned Eucalyptus spp with precision equal of superior to conventional methods. The statistics of interest in this case were: volume, basal area, mean height and dominant trees mean height. The ALS flight for data assessment covered two strips of approximately 2 by 20 Km, in which clouds of points were sampled in circular plots with a radius of 13 m. Plots were sampled in different parts of the strips to cover different stand ages. The clouds of points generated by the ALS assessment: overall height mean, standard error, five percentiles (height under which we can find 10%, 30%, 50%,70% and 90% of the ALS points above ground level in the cloud), and density of points above ground level in each percentile were calculated. The ALS statistics were used in regression models to estimate mean diameter, mean height, mean height of dominant trees, basal area and volume. Conventional forest inventory sample plots provided real data. For volume, an exploratory assessment involving different combinations of ALS statistics allowed for the definition of the most promising relationships and fitting tests based on well known forest biometric models. The models based on ALS statistics that produced the best results involved: the 30% percentile to estimate mean diameter (R²=0,88 and MQE%=0,0004); the 10% and 90% percentiles to estimate mean height (R²=0,94 and MQE%=0,0003); the 90% percentile to estimate dominant height (R²=0,96 and MQE%=0,0003); the 10% percentile and mean height of ALS points to estimate basal area (R²=0,92 and MQE%=0,0016); and, to estimate volume, age and the 30% and 90% percentiles (R²=0,95 MQE%=0,002). Among the tested forest biometric models, the best fits were provided by the modified Schumacher using age and the 90% percentile, modified Clutter using age, mean height of ALS points and the 70% percentile, and modified Buckman using age, mean height of ALS points and the 10% percentile.
