Las tecnologías avanzan a un ritmo rápido y las innovaciones en el área del Manejo Integrado de Malezas están cada vez más disponibles para las operaciones silvícolas. El país se destaca en la producción de productos derivados de bosques plantados.

Con una producción arbórea estimada en 10 millones de hectáreas, siendo el eucalipto la especie más cultivada (76% del área plantada en el país), seguida por el pino (19%) y otras especies (5%), según datos de la Sociedad Brasileña de Árboles Industria. Sin embargo, las extensas áreas de cultivo asociadas con diferentes biomas plantean desafíos en el manejo de la competencia de malezas, especialmente con respecto a la cuantificación de las especies de malezas presentes en las plantaciones, los niveles de infestación y el daño potencial de la vegetación competidora.

La competencia por el espacio, la luz, el agua y los nutrientes afecta significativamente el desarrollo de las especies arbóreas, reduciendo la disponibilidad de estos factores de crecimiento y la productividad forestal. El costo del manejo para evitar la competencia de malezas se encuentra entre las mayores inversiones en silvicultura, debido a la diversidad de especies, el rápido crecimiento de las plantas, las características morfológicas y fisiológicas, la variabilidad en términos de tolerancia a diferentes métodos de control, así como aspectos relacionados. Herbicidas y su tecnología de aplicación.

En este sentido, las tecnologías digitales de monitoreo de malezas emergen como herramientas importantes para la toma de decisiones dentro del manejo integrado. Monitorear la competencia de malezas en áreas forestales es un paso esencial en el manejo del manejo.

El control de las malezas es crucial para el crecimiento del bosque, pero identificarlas directamente es un paso que requiere que los profesionales cubran toda el área, no siendo una identificación rápida y muchas veces sin la posibilidad de identificar efectivamente su presencia, la densidad y el valor de importancia de las malezas. especies de la zona. Se están estudiando, validando y aplicando nuevas técnicas para monitorear la vegetación competidora en los bosques plantados, por ejemplo, utilizando satélites y/o drones.

Con el uso de algoritmos de aprendizaje automático y análisis estadístico se están conociendo patrones de malezas, permitiendo predecir tendencias de infestación y optimizar el manejo de la competencia de malezas, además de poder usarse para evaluar la efectividad del manejo realizado. Así, la toma de decisiones se puede realizar con precisión, minimizando errores en el manejo de malezas. El uso de tecnologías automatizadas y robótica es cada vez más común en la silvicultura de precisión, al igual que el uso de drones para evaluar zonas de difícil acceso.

El uso de vehículos aéreos no tripulados permite obtener información detallada a escala de centímetros en tiempo real. Los sensores permiten recopilar información detallada sobre las características del bosque de forma rápida, precisa y a gran escala.

La teledetección es una técnica que utiliza sensores montados en plataformas aéreas (como satélites, aviones o drones) para recopilar datos sobre los bosques. Estos sensores capturan información en diferentes longitudes de onda, creando imágenes de alta resolución. El modelo RGB es el más común de los espacios de color, expresándose por la combinación de los colores de las bandas roja (R), verde (G) y azul (B), consideradas visibles al ojo humano, dentro de sus respectivas longitudes, azul siendo (450 a 495 nanómetros), verde (495 a 570 nanómetros) y rojo (620 a 750 nanómetros).

Otro espacio de color muy utilizado es el infrarrojo (NIR), que identifica un espectro de área considerada no visible para el ojo humano y que se sitúa entre 760 y 2500 nanómetros. Utilizando las longitudes de onda de cada banda, son posibles cálculos matemáticos (índices espectrales) con el objetivo de detectar las características del objetivo. El índice de vegetación de diferencia normalizada, uno de los índices espectrales más utilizados en la evaluación de la vegetación, utiliza la diferencia entre el infrarrojo cercano (NIR) y el rojo para medir la cantidad de clorofila en las hojas y correlacionarla con la actividad fotosintética de las plantas.

En el manejo forestal, el índice de vegetación diferencial normalizado se puede utilizar para monitorear las características fisiológicas de las especies, su identificación, estimar la biomasa vegetal y obtener parámetros físicos de las plantas. El índice de área foliar mide la cantidad de follaje en una determinada zona de vegetación. Puede calcularse a partir de datos de reflectancia de varias bandas espectrales y es útil para evaluar la densidad de la cubierta forestal, la productividad de las plantas, la respuesta de las plantas a diferentes condiciones ambientales y la infestación de malezas.

También se utilizan otros índices espectrales para comprender el comportamiento temporal del vigor vegetativo de las especies y su interacción con la radiación electromagnética, como el Índice de Vegetación Mejorado, el Índice de Vegetación Ajustado al Suelo, el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada de Banda Verde, el Índice de Clorofila, el Índice Simple. Índice de Vegetación, entre otros.

La aplicación de datos de radar y radar de apertura sintética es una herramienta avanzada para monitorear la competencia y la identificación de malezas. Las imágenes de radar de apertura sintética se obtienen mediante sensores orbitales y su análisis se basa en el principio del radar de apertura sintética, que a través de antenas emite pulsos de radar hacia los bosques con penetración y cobertura en condiciones climáticas adversas. A diferencia de las imágenes ópticas que se ven afectadas por las condiciones climáticas.

Otra herramienta también utilizada para mapear malezas en plantaciones forestales es LiDAR, un sensor remoto activo a bordo de plataformas (tripuladas o no). La captura de datos se realiza directamente, con fuente de energía propia (láser). LiDAR emite rayos láser en la banda del infrarrojo cercano (NIR) y permite el modelado tridimensional de la superficie del terreno. El Modelo Digital de Terreno y el Modelo Digital de Superficie son productos generados principalmente para levantamientos topográficos que permiten la caracterización de la estructura de los bosques.

El uso de mapas forestales asociados al uso de índices espectrales es una herramienta ágil para evaluar y monitorear las características de las especies. Los modelos digitales que utilizan sensores remotos son herramientas importantes para evaluar la dinámica de los ecosistemas forestales, predecir tendencias y tomar decisiones para el manejo de áreas. Sin embargo, los modelos pueden tener limitaciones y sus aplicaciones efectivas requieren validación con datos de campo.

La inteligencia artificial se está convirtiendo en una herramienta cada vez más importante en el sector forestal, ofreciendo una amplia gama de aplicaciones para mejorar la gestión forestal, incluida la detección de malas hierbas. Los algoritmos de aprendizaje automático son capaces de identificar patrones complejos y realizar predicciones precisas basadas en esta información. La identificación de especies de árboles y malezas se puede obtener mediante inteligencia artificial, como una herramienta muy útil para los inventarios forestales.

Estudios recientes, en diferentes países, han demostrado la eficiencia del aprendizaje automático utilizando redes neuronales y aprendizaje profundo para seleccionar el mejor método de aprendizaje. El comportamiento espectral de los bosques plantados ha contribuido a la identificación y diferenciación de eucaliptos, pinos y arvenses. Un mejor control de las malezas, la correcta colocación de los herbicidas y un manejo más preciso son parte de la nueva gestión de los bosques plantados brasileños y están impulsando al sector a ser cada vez más tecnológico.