A radiação solar é um condutor para a maioria dos processos biofísicos e bioquímicos que ocorrem nos ecossistemas vegetais, incluindo a fotossíntese e a transpiração.

Os modelos de transferência radiativa (RTMs) simulam a dispersão e a absorção da radiação e são usados ​​em uma ampla variedade de aplicações, incluindo simulações de dados de sensores, interpretação de imagens de sensoriamento remoto e estudos de sensibilidade de sinais ópticos de sensoriamento remoto.

Para algumas aplicações RTM, é necessária uma descrição detalhada da estrutura do dossel, que pode ser um processo demorado para gerar. Um novo artigo detalha um algoritmo que pode reconstruir uma variedade de árvores entre e dentro de determinadas espécies a partir de uma quantidade relativamente pequena de dados de entrada.

Růžena Janoutová, cientista do Global Change Research Institute da Academia Tcheca de Ciências e seus colegas desenvolveu um método para criar reconstruções detalhadas de árvores a partir de varreduras a laser terrestre e medições de campo auxiliares. De acordo com o artigo publicado pela in silico Plantas, eles testaram seus métodos usando três espécies de árvores com arquitetura de copa diferente: Abeto da Noruega (Picea abies), faia europeia (Fagus sylvatica) e hortelã-pimenta branca (eucalipto pulchela).

As varreduras a laser terrestre (TLS) emitem feixes de laser e registram a quantidade e a intensidade dos pulsos retornados para coletar informações de superfícies em 3D. Cada árvore foi escaneada de pelo menos duas posições.

O algoritmo compreende quatro etapas principais. A primeira etapa foi a segmentação da nuvem de pontos da árvore de varredura a laser terrestre para separar as partes de madeira da folhagem (Figura 1A). Em segundo lugar, eles reconstruíram troncos e galhos a partir da nuvem de pontos de peças de madeira (Figura 1B). Em terceiro lugar, eles estabeleceram a distribuição da folhagem (ou seja, folhas ou brotos de agulha) a partir de medições auxiliares da distribuição do ângulo da folha e da nuvem de pontos da folhagem como atratores (Figura 1C). Por último, apenas para abetos, eles separaram a folhagem em duas categorias de idade em dados auxiliares de porcentagem de brotos de agulha do ano atual e mais antigos.

Figura 1. Etapas metodológicas da abordagem de reconstrução 3D. Segmentação da nuvem de pontos da árvore por TLS (A), reconstrução das partes de madeira (B), distribuição da folhagem na copa da árvore (C) e geração de uma representação 3D (D).

Quatro indivíduos de cada espécie de árvore foram reconstruídos com sucesso, apesar da variação significativa nas formas de tronco e galhos e na distribuição espacial e angular da folhagem dentro e entre as espécies (ver Figura 2).

Figura 2. Representações 3D de quatro faias europeias reconstruídas a partir de nuvens de pontos de dados TLS.

Como diferentes RTMs usam diferentes níveis de abstração para descrever a transferência radiativa na vegetação, os autores testaram como as diferenças nos detalhes da arquitetura 3D da árvore afetam as simulações de refletância da floresta. Para fazer isso, os autores usaram o 3D existente e muito complexo Modelo de transferência radiativa anisotrópica discreta (DART). Usando o DART, eles construíram cenas de floresta virtual a partir de seus modelos de árvore detalhados e abstraíram modelos de árvore simples e compararam o detalhe da estrutura 3D da árvore de impacto afetando a refletância do dossel.

Para todas as três espécies de árvores, as assinaturas de refletância dos modelos de árvore abstraídos afastaram-se das do modelo detalhado à medida que a abstração aumentou. Os reflexos da floresta na região NIR foram superestimados em até 130% e na região verde em até 135%. A reflectância na região de absorção da clorofila vermelha foi subestimada em até -69% e na região azul em -40% (Figura 3).

Figura 3. Comparação das assinaturas de refletância nadir simuladas pelo DART de três cenários para cada espécie investigada.

De acordo com Janoutová et al., “Nosso método de produção de representação 3D detalhada de árvores é robusto o suficiente para ser aplicado em espécies com arquitetura de copa complexa e muito diferente, usando varreduras TLS de entrada de qualidade diferente. Representações detalhadas de árvores em 3D podem ser usadas para melhorar a aplicação de sensoriamento remoto existente e permitir novos estudos de sensibilidade que eram inviáveis ​​usando abstrações de árvores anteriores, muito mais simples. Além disso, descobrimos que otimizar a complexidade 3D de povoamentos florestais simulados era crucial para alcançar a precisão desejável, mantendo um tempo computacional de simulação razoável de todas as milhares de combinações de entrada necessárias para aplicações de recuperação inversa”

ARTIGO DE PESQUISA:

Růžena Janoutová, Lucie Homolová, Jan Novotný, Barbora Navrátilová, Miroslav Pikl, Zbyněk Malenovský, Reconstrução detalhada de árvores a partir de varreduras a laser terrestre para sensoriamento remoto e aplicações de modelagem de transferência radiativa, in silico Plants, 2021;, diab026, https://doi.org/10.1093/insilicoplants/diab026

Este manuscrito faz parte do in silico Plant's Edição especial do Functional Structural Plant Model.