Com terras extremamente férteis e clima favorável para diversos cultivos, o Brasil tem se destacado nos últimos anos. Segundo a Confederação Nacional do Agronegócio (2020), o efeito transformador da revolução agrícola nos últimos 40 anos é certamente o fator mais relevante da história econômica recente do Brasil, e é o grande expoente para o crescimento futuro da economia nacional. Na mesma medida em que o Brasil tem safras recordes a cada ano, as perdas são um fator preocupante para o setor. Segundo a Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura, cerca de 1,3 bilhão de toneladas de comida é descartada em todo o mundo e, no Brasil, aproximadamente 30% da produção de alimentos é desperdiçada na fase pós-colheita, ou seja, no armazenamento ou transporte. Consonante a isso, a inevitabilidade da intensa competição entre as empresas e a necessidade do fornecimento de forma rápida e eficiente à indústria de processo torna o gerenciamento contínuo do fluxo de estoque vital para a competividade. Desta forma a gestão competente de estoque durante o processo de colheita tende a manter um nível de estoque ideal. Em face disso, neste estudo é proposta uma solução para o cálculo do volume de stockpiles baseada em um scanner (LiDAR) 2D que se mantém estático. A solução proposta é portátil, capaz de acelerar a medição de volume em tempo real e capaz de ser facilmente utilizada em ambientes externos. Um scanner LiDAR 2D é empregado para a obtenção de uma nuvem de pontos que modele a superfície de uma stockpile. Para a determinação do volume, é proposta a estimação da função que descreve o perfil da stockpile, a estimação do domínio dessa função (através da Transformada de Hough), e o subsequente cálculo da integral de revolução dessa função. [resumo fornecido pelo autor]