Estefany Vaz Brisson
Engenheira florestal – Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)
estefany.brisson@gmail.com
William Masioli
Mestre em Ciências Florestais – Universidade Estadual do Centro Oeste do Paraná (Unicentro)
william.masioli@gmail.com
Davi de Carvalho Fiedler
Engenheiro agrônomo – ESALQ
davifiedler@usp.br
Os principais métodos para se obter dados quantitativos e qualitativos em um povoamento florestal são dados pelo inventário. Com os dados levantados a partir dele, pode-se determinar com precisão o volume de madeira antes da sua derrubada para o processamento, realizando assim o inventário pré-corte, para então, realizar a colheita.
Inventário florestal
O inventário florestal é a técnica que dimensiona os recursos florestais por meio de variáveis quantitativas e qualitativas, sendo ele a base para estabelecer o planejamento estratégico, tático e operacional, gerando resultados sobre a quantificação do volume de madeira, análise do crescimento da floresta plantada ou da floresta nativa para exploração.
Por conta disso, o inventário pré-corte é essencial para o apontamento de volume que será destinado ao corte e para validação desse volume com relação às possibilidades de compra e venda da madeira. Essa etapa também auxilia, identificando o limite de áreas de conservação ou de propriedades alheias, para que não sofram o impacto da colheita.
É uma etapa que demanda tempo, recursos, mão de obra especializada, além de ser uma atividade bastante onerosa. Por essa razão, o sensoriamento remoto vem sendo utilizado como alternativa de facilitar o inventário florestal, otimizando tempo, recursos e até mesmo, proporcionando maior precisão nas estimativas obtidas.
Sensoriamento remoto
O sensoriamento remoto é uma técnica que utiliza estudos de objetos e suas superfícies, analisando-as e coletando informações sem haver contato direto com as mesmas. Nesta técnica, são utilizados sensores para captação de imagens das superfícies do objeto em estudo por meio da energia refletida ou emitida por essa superfície.
Para que esse conceito faça mais sentido, o sensoriamento remoto depende de três elementos fundamentais:
● Sensor: aparelho que analisa e captura a energia refletida e emitida de volta com comprimentos de onda do espectro eletromagnético de determinados tamanhos.
● Radiação eletromagnética (REM): meio onde se transporta essa energia, como o espaço no vácuo entre o aparelho (observador) e o objeto em análise.
● Alvo: objeto em estudo que reflete a energia da sua superfície que foi emitida pelo aparelho, por meio de diferentes comprimentos de onda no espectro eletromagnético.
Sensores
Muitos sensores têm sido desenvolvidos a fim de melhorar a precisão dos dados e a facilidade de manuseio desses equipamentos, estando eles presentes na forma orbital em satélites artificiais, instalados em plataformas terrestres e aéreas como aviões e drones, podendo também serem portáteis, conduzido por pessoas ou acoplados em carros.
A classificação dos sensores em relação a sua emissão de energia varia de sensores passivos, quando apenas registram a energia emitida ou refletida por um objeto, necessitando então de uma fonte de energia, como o sol.
E os sensores ativos, que são capazes de emitir sua própria energia, assim obtendo imagens em qualquer condição meteorológica ou até mesmo no escuro, como o sensor Light Detection and Ranging (LiDAR).
O que é a tecnologia LiDAR
O LiDAR é uma tecnologia que combina o uso de pulsos laser para medir distâncias entre a unidade sensor e a superfície terrestre, com uma precisão muito elevada se comparada com técnicas convencionais.
O LiDAR pode auxiliar na elaboração de modelos de superfície do terreno, além de objetos ou estruturas no solo, como altura e volume das árvores, que são informações relevantes dentro da colheita florestal.
Os sensores LiDAR podem ser utilizados em Aeronaves Remotamente Pilotadas (ARP’s ou drones), o que aumenta consideravelmente o alcance e viabiliza o uso em grandes áreas, como florestas de produção, por exemplo.
Levantamentos realizados por drones equipados com sensores LiDAR produzem dados com elevada precisão espacial, como biomassa das árvores e estradas florestais espacialmente precisas.
Aplicação do dados LiDAR na colheita
Por meio das imagens tridimensionais geradas pelo sensor LiDAR, obtidas por meio do inventário florestal, pode-se analisar a área e classificá-la em situações distintas que envolvem a concentração de árvores com idades e diâmetros diferentes, podendo ou não atender a demanda exigida naquele momento.
A densidade em relação à distância de uma árvore a outra determinará o método de colheita. Em caso de colheita mecanizada, será determinada qual a máquina mais adequada para a situação ou, em casos de colheita semimecanizada, será determinado o ponto inicial de derrubada e a sequência logística que mais se aplica, assim como o local de estocagem da madeira e identificação de possíveis acidentes.
Sabendo o comportamento do povoamento que está relacionado ao local, é possível classificar a capacidade produtiva, possibilitando tomar as melhores decisões de manejo em curto prazo.
A classificação da capacidade produtiva pode ser calculada por meio da criação de curvas de índice do local, relacionada à altura dominante e à idade do povoamento, ou seja, analisar o crescimento em altura, assim refletindo todos os fatores ambientais do local que estão inseridos.
Aplicação do sensor LiDAR nas estradas florestais
As estradas florestais são responsáveis por assegurar o acesso pleno às áreas de produção, indústrias, além de auxiliar na proteção contra incêndios. Sistemas eficazes de gerenciamento de estradas dependem do monitoramento de alta qualidade da superfície das estradas e das condições de infraestrutura, o que inclui avaliar diversos fatores, como o projeto de implantação, manutenção e conservação das estradas.
Neste contexto, a tecnologia LiDAR tem sido utilizada para analisar diversos parâmetros de qualidade, manutenção e atualização da rede de estradas de uso florestal em todo o mundo.
A tecnologia promete tornar-se financeiramente acessível nos próximos anos, o que pode otimizar o monitoramento de estradas florestais no Brasil.
A utilização da tecnologia LiDAR tem mostrado resultados muito promissores em pesquisas recentes para estabelecer indicadores de qualidade. O monitoramento com sensor LiDAR pode viabilizar o monitoramento constante de maiores extensões em comparação a métodos convencionais de monitoramento.
Indicadores da qualidade da rede de estradas florestais
Estradas florestais podem cobrir uma grande extensão, estarem localizadas em terrenos de difícil acesso e sobre uma grande variedade de solos, possuírem diferentes densidades de tráfego, serem utilizadas por diversos tipos de veículos, transpassarem comunidades locais, áreas de proteção ambiental, o que, combinado com condições climáticas adversas, torna o processo de monitoramento muito complexo.
Além disso, é necessário haver uma frequência no monitoramento, para que não haja lacunas na avaliação das estradas.
Assim, os indicadores de qualidade de uma rede de estradas visam medir a adequação e conformidade que estas possuem em relação a aspectos econômicos, ecológicos, sociais e técnicos.
Estes indicadores, como extensão, largura e declividade das estradas, por exemplo, ajudam no processo de tomada de decisão dos gestores de maneira que, quanto mais detalhados, maiores chances de sucesso no empreendimento florestal.
A boa notícia é que dados aéreos de escaneamento a laser têm mostrado resultados muito satisfatórios para avaliar diversos parâmetros de qualidade da rede de estradas, como a planicidade da superfície e acúmulo de água, que podem ser combinados com informações do solo e condições da vegetação. Esses parâmetros podem favorecer o monitoramento das estradas florestais.
