A gestão florestal exige informação cada vez mais rigorosa, espacialmente explícita e actualizada, expondo limitações operacionais dos métodos clássicos de inventário, particularmente em áreas extensas ou de difícil acesso. Neste contexto, a tecnologia LiDAR surge como uma ferramenta promissora para a caracterização tridimensional da vegetação e para a estimativa indirecta de variáveis dendrométricas tradicionalmente obtidas em campo. O presente trabalho teve como objectivo avaliar o potencial de métricas derivadas do Modelo de Altura da Copa (CHM, Canopy Height Model) na caracterização estrutural de povoamentos florestais e na estimativa de variáveis dendrométricas à escala da parcela.

O estudo incidiu em povoamentos de pinheiro-bravo (Pinus pinaster), carvalho-negral (Quercus pyrenaica) e azinheira (Quercus rotundifolia), localizados nos concelhos de Bragança e Vimioso. Foram comparadas quatro abordagens: (i) inventário florestal clássico de campo; (ii) segmentação de árvores individuais a partir de um CHM de 5 cm de resolução (CHM05), obtido por LiDAR embarcado num VANT DJI Matrice 300 RTK equipado com sensor Zenmuse L1; (iii) extracção de métricas zonais directamente do CHM05; e (iv) extracção das mesmas métricas a partir de um CHM de 50 cm (CHM50), derivado dos dados LiDAR de cobertura nacional disponibilizados pela Direção-Geral do Território.

O processamento incluiu a geração de nuvens de pontos LAS, modelos digitais de terreno e superfície, produção dos CHM e extracção automática de métricas estruturais em ambiente QGIS/Python. Foram analisadas estatísticas básicas de altura, percentis da distribuição vertical, grau de coberto, Rumple Index (RI), Foliage Height Diversity (FHD) e métricas de acumulação estrutural da vegetação.

Os resultados demonstraram que a correspondência directa árvore-a-árvore entre inventário de campo e segmentação automática de copas apresenta limitações operacionais em povoamentos densos e estruturalmente complexos. Em contrapartida, a abordagem baseada em métricas agregadas à escala da parcela revelou maior robustez metodológica e melhor capacidade de representação da estrutura dos povoamentos. As métricas associadas à estrutura vertical dominante, nomeadamente a altura média e os percentis superiores (p75, p90 e p95), apresentaram as relações mais consistentes com as variáveis dendrométricas clássicas, particularmente volume e área basal. Para o pinheiro-bravo, modelos de regressão múltipla baseados em métricas derivadas do CHM atingiram coeficientes de determinação próximos de 0,90 na estimativa do volume.

Apesar da diferença substancial de resolução espacial e densidade da nuvem de pontos entre o CHM05 (≈350 pontos/m²) e o CHM50 (≈10 pontos/m²), os resultados evidenciaram padrões globalmente consistentes entre ambas as fontes de informação. Os dados LiDAR de cobertura nacional demonstraram capacidade relevante para suportar estimativas estruturais à escala da parcela e da paisagem, reforçando o seu potencial para aplicações de monitorização e gestão florestal.

Conclui-se que as métricas estruturais derivadas do CHM constituem uma alternativa operacionalmente eficiente para complementar o inventário florestal clássico, permitindo integrar trabalho de campo, detecção remota, SIG e automatização computacional em metodologias reprodutíveis de monitorização florestal.