Geotecnologias vão fortalecer manejo florestal na Amazônia

Pesquisadores da Embrapa buscam novas possibilidades de aplicação das geotecnologias ao modelo digital de exploração florestal na Amazônia. O projeto “Geotecnologias aplicadas à automação florestal e espacialização dos estoques de carbono em uso nativo e modificado da terra na Amazônia Ocidental (Geoflora)”, executado em parceria com o Fundo JBS, visa aprimorar ferramentas tecnológicas para maior automação do planejamento e execução de inventários florestais para o manejo de precisão. 

O Geoflora, segunda etapa de uma pesquisa iniciada em 2015, será executado em seis estados da Amazônia (Acre, Rondônia, Roraima, Amapá, Pará, Amazonas). As atividades  envolvem também estudos para mensuração de  estoques e emissões de carbono em diferentes usos da terra na Amazônia (fisionomias florestais, paisagens florestais).  A formação de um banco de dados de imagens obtidas por meio de câmeras RGB a bordo de drones (ortofotos) está entre as ações previstas.  

Segundo o pesquisador Evandro Orfanó, o  desafio inicial  é estruturar um banco de dados sólido, consistente, que reflita a realidade do que está no campo, a partir de imagens geradas em voos feitos por drone sobre copas de árvores de diferentes espécies e identificação botânica em campo. “Com bases nessas informações  vamos treinar algoritmos que, em um futuro próximo,  funcionarão como “mateiros eletrônicos”, capazes de identificar, localizar as espécies na floresta e tomar medidas de copa que permitirão estimar o volume de madeira,  com a possibilidade de serem continuamente aperfeiçoados", explica o pesquisador.

Além desse avanço, Orfanó acredita que com o uso do equipamento  em uma rede de quinta geração, a 5G,  será possível inserir esse algoritmo no drone ou em um celular para fazer a identificação das espécies, viabilizando a realização de um inventário florestal em tempo real.

Algoritmos florestais 

Algoritmo é um modelo matemático que funciona como uma espécie de "receita" para executar uma tarefa e pode ser aplicado para diversos fins. No caso do projeto Geoflora, os algoritmos serão treinados para diferenciar as características de espécies florestais de interesse comercial - madeireiro e de uso múltiplo - e realizar a sua identificação. O objetivo é tornar essas ferramentas especialistas na realização de inventários em áreas de floresta com açaí, murmuru, copaíba, castanheira, cumaru-ferro, garapeira, caucho, copaíba e cedro e outras espécies amazônicas. 

De acordo com Orfanó, quanto mais dados coletados  melhor será a performance do algoritmo. “Isso significa fazer voos com drone para obter informações sobre as características visuais das espécies cada vez mais detalhadas, por região, época do ano e época de produção de frutos, visto que o algoritmo precisa conhecer todas as variações visuais que ocorrem nas árvores para realizar o trabalho com maior segurança e precisão", reforça.

O algoritmo Yolo (You Only Look Once - você só olha uma vez), desenvolvido em 2015, nos Estados Unidos, será a base para a criação de novos algoritmos para identificação das espécies. De código aberto, a tecnologia apresenta  um potencial infinito de aplicações, incluindo a área militar,  indústria automobilística (carros inteligentes), medicina, monitoramento de redes sociais, entre outras possibilidades de uso.

 Carbono e dinâmica de biomassa
 
Outro foco do projeto Geoflora é a produção de modelos de estimativa de estoques de carbono e dinâmica de biomassa na floresta. A pesquisa será realizada a partir da combinação de estimativas obtidas em parcelas permanentes em campo,  por meio de dados coletados com uso do LiDAR (Light Detection and Ranging),  imagens orbitais (geradas por satélites) e algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning).  

O pesquisador da Embrapa, Marcus Vinício Neves d’Oliveira, explica que o uso desse conjunto de tecnologias vai possibilitar a coleta de dados em grandes áreas de floresta. Atualmente, são utilizados apenas dados de unidades amostrais (parcelas permanentes) para estimar o comportamento de florestas manejadas e definir seu crescimento, potencial de produção e tempo de pousio necessário para sua recuperação. No entanto, devido ao alto custo de implantação, medição e demanda por mão de obra altamente qualificada para análise dos dados coletados, essas  parcelas normalmente são restritas a planos de manejo monitorados por instituições de ensino e pesquisa,  em florestas públicas. 

O LiDAR é um sistema de sensoriamento remoto ativo que realiza o escaneamento a laser de áreas florestais, com alta precisão. O uso do sensor LiDAR a bordo de drones permitirá escalonar as estimativas de biomassa e carbono, em grandes áreas e, em alguns casos, poderá cobrir toda a floresta manejada. Essa tecnologia, até então, era utilizada acoplada a aeronaves pilotadas, fator que  encarecia e limitava a sua adoção. "Com o LiDAR poderemos verificar a dinâmica de crescimento da floresta e estimar com maior precisão os estoques (volume, biomassa e carbono) das espécies identificadas pelos algoritmos treinados. Isso possibilitará um inventário florestal executado exclusivamente por sensores remotos,  o que representa um ganho científico imensurável", acrescenta. 

“Além de produzir mapas de biomassa em alta resolução para áreas de interesse estratégico, como terras protegidas,  os modelos estimativos utilizados no projeto poderão ser aplicados em florestas com estruturas semelhantes como as do Acre e Rondônia e de outras localidades da Amazônia,  sem a necessidade  de parcelas permanentes nas áreas. Os resultados desses estudos servirão de suporte para subsidiar políticas públicas de uso sustentável (manejo florestal) e pagamento de serviços ambientais (mercado de carbono)”, destaca d’Oliveira.

Monitoramento de emissões 

De acordo com o pesquisador Falberni Costa, associado à dinâmica de biomassa, o solo é outro componente do sistema florestal que funciona como reservatórios-drenos ou emissores de carbono (CO2). Armazenado na matéria orgânica do solo, parte desse carbono pode ser  liberada por atividade microbiana, processo considerado a segunda maior fonte de emissão de CO2 para a atmosfera, superado apenas pela queima de combustíveis fósseis. O monitoramento e calibração dessas emissões são fundamentais para maior confiabilidade das estimativas.

“O conhecimento dos fluxos de carbono (estoques do solo e emissões de CO2) e dos estoques de biomassa florestal (raízes, liteira e árvores) permitirá identificar se o sistema florestal está  sequestrando ou emitindo carbono equivalente para a atmosfera.  No projeto serão medidos também os estoques de carbono do solo e as emissões de CO2, o que permitirá calcular o balanço dos sistemas florestais avaliados”, ressalta.

Fundo JBS pela Amazônia
 
Associação civil brasileira sem fins lucrativos dedicada a fomentar e financiar iniciativas e projetos, o Fundo JBS  pela Amazônia visa promover o desenvolvimento sustentável do Bioma Amazônico, para a conservação e uso sustentável da floresta e melhoria da qualidade de vida da população que nela reside, com uso de tecnologia e ciência aplicada.

Andrea Azevedo, diretora do Fundo, explica que devido à extensão do bioma Amazônia e ao potencial do mercado  de carbono e de outros  serviços ambientais, é fundamental o uso de ferramentas tecnológicas que, além de  reduzir custos de operações,  permitam a obtenção de dados com maior precisão nas medições da biomassa e do carbono estocado na floresta. 

"Ainda existe pouca orientação na exploração sustentável de muitos produtos da floresta e sobre a localização das espécies. Então, quando se tem um sistema eficiente, é possível saber, a partir da inteligência artificial, onde estão esses recursos. Isso facilita a vida do extrativista e de outros atores envolvidos com o manejo”, enfatiza.