Les technologies progressent à un rythme rapide et les innovations dans le domaine de la gestion intégrée des mauvaises herbes sont de plus en plus accessibles aux opérations sylvicoles. Le pays se distingue par la production de produits dérivés des forêts plantées.

Avec une production forestière estimée à 10 millions d'hectares, l'eucalyptus étant l'espèce la plus cultivée (76% de la superficie plantée du pays), suivi du pin (19%) et d'autres espèces (5%), selon les données de l'Office brésilien de l'arbre. Industrie. Cependant, les vastes zones de culture associées à différents biomes posent des défis dans la gestion de la concurrence des mauvaises herbes, notamment en ce qui concerne la quantification des espèces de mauvaises herbes présentes dans les plantations, les niveaux d'infestation et le potentiel de dégâts de la végétation concurrente.

La compétition pour l'espace, la lumière, l'eau et les nutriments affecte considérablement le développement des espèces d'arbres, réduisant la disponibilité de ces facteurs de croissance et la productivité forestière. Le coût de la gestion pour éviter la concurrence des mauvaises herbes fait partie des investissements les plus importants en foresterie, en raison de la diversité des espèces, de la croissance rapide des plantes, des caractéristiques morphologiques et physiologiques, de la variabilité en termes de tolérance aux différentes méthodes de contrôle, ainsi que d'aspects connexes. herbicides et leur technologie d’application.

En ce sens, les technologies numériques de surveillance des mauvaises herbes apparaissent comme des outils importants d’aide à la décision dans le cadre d’une gestion intégrée. La surveillance de la concurrence des adventices dans les zones forestières est une étape essentielle de la gestion. Le contrôle des mauvaises herbes est crucial pour la croissance de la forêt, mais leur identification directe est une étape qui nécessite que les professionnels couvrent toute la zone, ce qui n'est pas une identification rapide et souvent sans possibilité d'identifier efficacement leur présence, la densité et l'importance des mauvaises herbes. espèces présentes dans la région. De nouvelles techniques sont étudiées, validées et appliquées pour surveiller la végétation concurrente dans les forêts plantées, par exemple à l'aide de satellites et/ou de drones.

Grâce à l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'analyses statistiques, les modèles de mauvaises herbes sont connus, ce qui permet de prédire les tendances d'infestation et d'optimiser la gestion de la concurrence des mauvaises herbes, en plus de pouvoir être utilisé pour évaluer l'efficacité de la gestion effectuée. Ainsi, la prise de décision peut être effectuée avec précision, minimisant ainsi les erreurs de gestion des mauvaises herbes. Le recours aux technologies automatisées et à la robotique est de plus en plus courant dans la foresterie de précision, tout comme l'utilisation de drones pour évaluer les zones difficiles d'accès. L'utilisation de véhicules aériens sans pilote permet d'obtenir des informations détaillées à l'échelle centimétrique en temps réel.

Les capteurs permettent de collecter des informations détaillées sur les caractéristiques des forêts de manière rapide, précise et à grande échelle. La télédétection est une technique qui utilise des capteurs montés sur des plates-formes aériennes (telles que des satellites, des avions ou des drones ) pour collecter des données sur les forêts. Ces capteurs capturent des informations à différentes longueurs d'onde, créant ainsi des images haute résolution. Le modèle RVB est le plus courant des espaces colorimétriques, s'exprimant par la combinaison des couleurs des bandes rouge (R), verte (V) et bleue (B), considérées comme visibles à l'œil humain, dans leurs longueurs respectives, bleu étant (450 à 495 nanomètres), vert (495 à 570 nanomètres) et rouge (620 à 750 nanomètres).

Un autre espace colorimétrique largement utilisé est l'infrarouge (NIR), qui identifie un spectre de zones considérées comme non visibles à l'œil humain et compris entre 760 et 2 500 nanomètres. A partir des longueurs d'onde de chaque bande, des calculs mathématiques (indices spectraux) sont possibles dans le but de détecter les caractéristiques des cibles. L'indice de végétation par différence normalisé, l'un des indices spectraux les plus utilisés dans l'évaluation de la végétation, utilise la différence entre le proche infrarouge (NIR) et le rouge pour mesurer la quantité de chlorophylle dans les feuilles et établir une corrélation avec l'activité photosynthétique des plantes.

En gestion forestière, l'indice de végétation différentiel normalisé peut être utilisé pour surveiller les caractéristiques physiologiques des espèces, leur identification, estimer la biomasse végétale et obtenir les paramètres physiques des plantes. L'indice de surface foliaire mesure la quantité de feuillage dans une zone de végétation donnée. Il peut être calculé à partir des données de réflectance de diverses bandes spectrales et est utile pour évaluer la densité du couvert forestier, la productivité des plantes, la réponse des plantes à différentes conditions environnementales et l'infestation de mauvaises herbes.

D'autres indices spectraux sont également utilisés pour comprendre le comportement temporel de la vigueur végétative des espèces et leur interaction avec le rayonnement électromagnétique, tels que l'indice de végétation amélioré, l'indice de végétation ajusté au sol, l'indice de végétation par différence normalisée de la bande verte, l'indice de chlorophylle, le rapport simple. Indice de végétation, entre autres.

L'application des données radar et radar à synthèse d'ouverture est un outil avancé pour surveiller la compétition et l'identification des mauvaises herbes. Les images radar à synthèse d'ouverture sont obtenues par des capteurs orbitaux et leur analyse est basée sur le principe du radar à synthèse d'ouverture, qui, à travers des antennes, émet des impulsions radar vers les forêts avec pénétration et couverture dans des conditions météorologiques défavorables. Contrairement aux images optiques qui sont affectées par les conditions météorologiques.

Un autre outil également utilisé pour cartographier les mauvaises herbes dans les plantations forestières est le LiDAR, un capteur à distance actif embarqué sur des plates-formes (avec ou sans pilote). La capture des données s'effectue directement, avec sa propre source d'énergie (laser). Le LiDAR émet des faisceaux laser dans la bande proche infrarouge (NIR) et permet une modélisation tridimensionnelle de la surface du terrain. Le Modèle Numérique de Terrain et le Modèle Numérique de Surface sont des produits générés principalement pour des relevés topographiques qui permettent la caractérisation de la structure des forêts.

L’utilisation de cartes forestières associée à l’utilisation d’indices spectraux est un outil agile d’évaluation et de suivi des caractéristiques des espèces. Les modèles numériques utilisant la télédétection sont des outils importants pour évaluer la dynamique des écosystèmes forestiers, prévoir les tendances et prendre des décisions en matière de gestion des zones. Cependant, les modèles peuvent présenter des limites et leurs applications efficaces nécessitent une validation avec des données de terrain.

L’intelligence artificielle devient un outil de plus en plus important dans le secteur forestier, offrant un large éventail d’applications pour améliorer la gestion forestière, notamment la détection des mauvaises herbes. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont capables d'identifier des modèles complexes et de faire des prédictions précises sur la base de ces informations.

L'identification des espèces d'arbres et des mauvaises herbes peut être obtenue grâce à l'intelligence artificielle, comme outil très utile pour les inventaires forestiers. Des études récentes, dans différents pays, ont démontré l'efficacité du machine learning utilisant les réseaux de neurones et le deep learning pour sélectionner la meilleure méthode d'apprentissage. Le comportement spectral des forêts plantées a contribué à l'identification et à la différenciation des eucalyptus, des pins et des mauvaises herbes. Un meilleur contrôle des mauvaises herbes, le bon positionnement des herbicides et une gestion plus précise font partie de la nouvelle gestion des forêts plantées brésiliennes et poussent le secteur à devenir de plus en plus technologique.