L'utilisation des nouvelles technologies est déjà une réalité, et la corrélation des données de survol des drones avec les données de contrôle qualité est un outil important d'aide à la décision et représente une évolution du système qualité classique.

La naissance du contrôle qualité remonte au 17ème siècle , lorsque l'on chercha les moyens d'assurer les normes des produits manufacturés. À cette époque, l'accent était mis sur la recherche de produits défectueux qui ne répondaient pas aux normes acceptables, en agissant de manière corrective et non préventive telle que nous la connaissons. Ainsi, la mesure prise a été l'élimination des produits défectueux. Cela implique une perte de temps et de ressources productives, un impact financier, car il a été dépensé pour produire de tels produits, et, bien sûr, une efficacité réduite et, la plupart du temps, des retouches ont eu lieu pour remplacer les produits problématiques.

Avec l'augmentation de la production de masse, le contrôle statistique commence à émerger, avec des concepts et des analyses par échantillonnage, se renforçant l'idée que le contrôle qualité doit avoir des contours managériaux et servir de différenciation pour des gains de compétitivité, servant de stratégie de différenciation entre les entreprises.

Mais qu'est-ce que la zone forestière a à voir avec cela? Or, comme évoqué précédemment, avec la production de masse, il faut maîtriser la qualité des produits et des opérations, et, en ce sens, la surface forestière s'intègre parfaitement: en 9 ans, on a quasiment doublé la surface plantée ; pour être plus précis, nous l'avons augmenté de 45%.



Selon l' industrie brésilienne de l'arbre, le nombre d'arbres plantés par jour atteint 1 million. Si l'on considère le début des incitations fiscales dans les années 1970, passant d'une activité rudimentaire et peu technologique, le secteur de la forêt plantée atteint la position d'une activité importante dans la balance commerciale brésilienne, propulsant le pays comme l'un des principaux acteurs du marché secteur, atteignant des records de productivité et consolidant le Brésil comme l'un des pays les plus attractifs pour planter des forêts, avec un climat, un sol et des conditions favorables à la croissance.

Avec l'évolution de la technologie et le monde numérique de plus en plus présent dans la vie quotidienne, le domaine forestier a dû s'adapter et insérer, dans sa routine, de nouveaux moyens de traitement de la masse d'informations générées par les opérations. En conséquence, le terme Forêt 4.0, ainsi que le concept de numérisation des processus et d'automatisation d'une grande partie des activités, est devenu une réalité.

Quand on parle de mécanisation, la gamme de possibilités et d'outils disponibles sur le marché est immense, cependant, le grand succès dans ce monde, ou le vrai gain, est de savoir comment transformer cette technologie en un différentiel compétitif. Traduire cet univers de variables et de données en information qui ajoute de la valeur et apporte du sens est le grand défi du secteur forestier.

En ce sens, le contrôle qualité traditionnel, avec la libération des colis et le traitement des écarts, est aidé par les drones et l'imagerie. Tout cela est important, mais cela ne sert à rien s'il n'y a pas de retour avec des plans d'action bien définis liés à la stratégie et perçus comme un outil d'aide à la décision important par le domaine opérationnel.

À ce stade, il convient de mentionner l' industrie du pin, dont la majeure partie est située dans les régions en pente et, par conséquent, implique encore de nombreuses activités manuelles, notamment en sylviculture (préparation du sol, plantation, traitements sylvicoles), ce qui, à lui seul, augmente la variabilité dans les opérations.

Lorsque l'activité est mécanisée, il est possible de mettre en place des capteurs et de surveiller plusieurs paramètres, mais lorsque l'activité est manuelle, cette tâche devient plus complexe et, dans la plupart des cas, le facteur humain influence significativement le résultat obtenu. culture du pin, le cycle productif est plus long. Alors que, en culture d'eucalyptus, la moyenne est d'environ 7 ans, en pin, on parle de 15 à 30 ans, et le contrôle qualité, en règle générale, évalue une fenêtre de 30 à 45 jours après la plantation.



Cette évaluation est nécessaire pour planifier la replantation, par exemple. Cependant, face à des cycles aussi longs, cette fenêtre d'évaluation, qui est la même appliquée à l'eucalyptus, peut sembler prématurée, voire précoce. Dans ce contexte, l'analyse d'images devient un allié important dans la gestion du patrimoine forestier, passant d'une vue par portions à une vue de l'ensemble du terrain, permettant au gestionnaire d'identifier les points qui se situent en dessous des indicateurs et de prendre des mesures correctives ou de corriger la formation. planifier les rotations futures.

L'imagerie fournit des informations importantes sur la qualité du peuplement, telles que le pourcentage de survie, la vigueur (mètres carrés par couronne), l'infestation par les mauvaises herbes, la concurrence , et elles ont une corrélation directe avec les données recueillies lors du contrôle de qualité conventionnel.

Un autre point qui est étudié, et les images et les données fournissent des subventions, concerne la mortalité tardive, c'est-à-dire qu'après la période de 45 jours recommandée pour la replantation, il est possible d'identifier combien a continué à mourir, ou comment le tendance démographique jusqu'à la fin du cycle, préservant les conditions phytosanitaires d'invasions et d'incendies.

Ce résultat est obtenu, en moyenne, 1,5 an après la plantation et sert de confirmation des pratiques sylvicoles utilisées, ou montre ce qui devrait être amélioré ou corrigé dans les cycles futurs. Dans les cas où il est possible d'identifier des défaillances, tout un processus d'investigation est engagé, consultant les activités menées sur le terrain et servant d'ajustements dans les déploiements futurs. Ce temps post-plantation est intéressant, car il s'agit d'un compromis entre les bilans de qualité conventionnels (30 jours) et le temps total du cycle de culture, donnant une idée qualitative de l'état du peuplement, post-implantation.

Un exemple pratique obtenu avec cette information est le croisement avec les données de gestion dans les parcelles survolées dans l'application d'herbicide, dans laquelle il a été identifié qu'avec trois applications post-plantation, le meilleur résultat de survie a été atteint, et cela devrait être un pratique poursuivie au cours du cycle de culture.

En pensant à l'utilisation maximale de la technologie, l'idéal serait le remplacement total du contrôle de qualité conventionnel par l'imagerie, mais la prudence s'impose, les algorithmes d'identification de la survie des pins ne peuvent identifier les semis qu'après 1,5 ans; c'est un point sensible car l'identification des plants d'eucalyptus a beaucoup progressé, permettant même après 30 jours de réaliser une enquête de survie.

Cependant, en pin, ce n'est toujours pas possible, en raison de la croissance plus lente de la culture. Les algorithmes ont encore du mal à identifier les jeunes plants, les confondant souvent avec la végétation locale. Un autre point qui rend le remplacement total impossible est le fait qu'il existe encore des paramètres de qualité que l'imagerie ne peut pas capturer, comme la dérive des herbicides, la profondeur de sous-solage, la qualité des piqûres, qui dépendent de l'évaluation in locu par personne habilité.

L'analyse spatiale, ou imagerie, présente encore des points d'amélioration et des avancées nécessaires, mais elle constitue déjà un outil important qui, corrélé à l'enquête qualité traditionnelle, apporte des aides importantes à la prise de décision, aide le gestionnaire et donne une notion plus concrète sur la population. qualité.