As tecnologias avançam em ritmo acelerado e as inovações na área de Manejo Integrado de Plantas Daninhas (MIPD) estão cada vez mais disponíveis às operações silviculturais. O país é destaque na produção de produtos derivados de florestas plantadas. Com produção de árvores estimada em 10 milhões de hectares, sendo o eucalipto a espécie mais cultivada (76% da área plantada no país), seguido de Pinus (19%) e outras espécies (5%), segundo dados da IBÁ. Entretanto, as extensas áreas de cultivo associadas aos diferentes biomas trazem desafios no manejo da matocompetição, em especial no que se refere à quantificação de espécies de plantas daninhas presentes nos plantios, os níveis de infestação e o potencial de dano da vegetação competidora. 

A competição por espaço, luz, água e nutrientes afeta significativamente o desenvolvimento das espécies arbóreas, reduzindo a disponibilidade desses fatores de crescimento e a produtividade da floresta. O custo do manejo para se evitar a matocompetição está entre os maiores investimentos da silvicultura, devido a diversidade de espécies, ao rápido crescimento das plantas, características morfológicas e fisiológicas, a variabilidade quanto a tolerância aos diferentes métodos de controle, bem como, aspectos relacionados a herbicidas e sua tecnologia de aplicação. 

Nesse sentido, tecnologias de monitoramento digital de plantas daninhas surgem como ferramentas importantes para tomada de decisões dentro do manejo integrado. O monitoramento da matocompetição em área florestal é uma etapa essencial na gestão do manejo. O controle das plantas daninhas é crucial para o crescimento da floresta, mas identificá-las de forma direta é uma etapa que necessita de profissionais para percorrer toda área, não sendo uma identificação rápida e muitas vezes sem possibilidade de se identificar com eficácia a presença, a densidade e o valor de importância das espécies infestantes na área. Novas técnicas estão sendo estudadas, validadas e aplicadas no monitoramento da vegetação competidora em florestas plantadas, por exemplo, com uso de satélite e/ou drones. 
 

Com o uso de algoritmos de aprendizado de máquina e análise estatística, padrões das plantas daninhas estão sendo conhecidos, tornando possível prever tendências de infestação e otimizar o manejo da matocompetição, além de poder ser utilizado para avaliação de eficácia do manejo realizado. Assim, a tomada de decisão pode ser realizada de forma precisa, minimizando erros no manejo das plantas daninhas. O uso de tecnologias automatizadas e robótica está se tornando cada vez mais comum na silvicultura de precisão, assim  como o uso de drones para avaliar áreas de difícil acesso. 

O uso de veículos aéreos não tripulados (VANTs), permite a obtenção de informações detalhadas com escala de centímetros e em tempo real.  Os sensores permitem coletar informações detalhadas sobre as características das florestas de forma rápida, precisa e em grande escala. 

O sensoriamento remoto é uma técnica que utiliza sensores montados em plataformas aéreas (como satélites, aviões ou drones) para coletar dados sobre as florestas. Esses sensores capturam informações em diferentes comprimentos de onda, criando imagens de alta resolução. O modelo RGB é o mais comum dos espaços de cor, sendo expressados pela junção das cores das bandas vermelho (R), verde (G) e azul (B), consideradas visíveis aos olhos humanos, dentro de seus respectivos comprimentos, sendo o azul (450 – 495 nm), o verde (495 – 570 nm) e o vermelho (620 – 750 nm). 

Outro espaço de cor bastante utilizado é o infravermelho (NIR), que identifica um espectro de área considerada não visível aos olhos humanos e está compreendido entre 760 a 2500 nm. Com o uso dos comprimentos de onda de cada banda, cálculos matemáticos (índices espectrais) são possíveis com o objetivo de detectar características dos alvos. O índice de vegetação da diferença normalizada (NDVI), um dos índices espectrais mais amplamente utilizados na avaliação da vegetação, usa a diferença entre o infravermelho próximo (NIR) e o vermelho (RED) para medir a quantidade de clorofila nas folhas e correlacionar com a atividade fotossintética das plantas. 
 

No manejo florestal, o NDVI pode ser usado para monitorar características fisiológicas das espécies, sua identificação, estimar a biomassa vegetal e obter parâmetros físicos das plantas. O índice de área foliar (LAI) mede a quantidade de folhagem em uma determinada área de vegetação. Ele pode ser calculado a partir de dados de reflectância de várias bandas espectrais e é útil para avaliar a densidade da cobertura florestal, a produtividade vegetal, a resposta das plantas às diferentes condições ambientais e à infestação de plantas daninhas. 

Outros índices espectrais também são utilizados para compreender o comportamento temporal do vigor vegetativo das espécies e sua interação com a radiação eletromagnética, tais como o Índice de Vegetação Aprimorado (EVI), Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI), Índice de Vegetação da Diferença Normalizada da banda Verde (GNDVI), Índice de Clorofila (CI), Índice de Vegetação da Razão Simples (SR), entre outros.

A aplicação de dados Radar/SAR (Synthetic Aperture Radar) é uma ferramenta avançada para monitorar a matocompetição e a identificação das plantas daninhas.  As imagens SAR são obtidas por sensores orbitais e sua análise baseia-se no princípio do radar de abertura sintética, que por meio de antenas emite pulsos de radar em direção às florestas com penetração e cobertura em condições climáticas adversas. Diferente das imagens ópticas que são afetadas pelas condições meteorológicas.

Outra ferramenta também utilizada para o mapeamento de plantas daninhas em plantios florestais é o LiDAR (Light Detection and Ranging), um sensor remoto ativo a bordo de plataformas (tripuladas ou não tripuladas). A captura de dados é realizada de forma direta, com própria fonte de energia (laser). O LiDAR emite feixes de laser na banda do infravermelho próximo (NIR) e permite a modelagem tridimensional da superfície do terreno. O Modelo Digital de Terreno e o Modelo Digital de Superfície são produtos gerados principalmente para levantamentos topográficos que permitem a caracterização da estrutura das florestas.

A utilização de mapas florestais associado ao uso de índices espectrais, é uma ferramenta ágil para avaliar e monitorar as características das espécies. Os modelos digitais com uso de sensoriamento remoto são ferramentas importantes para avaliar a dinâmica dos ecossistemas florestais, prever tendências e tomar decisões para o manejo das áreas. Entretanto, os modelos podem apresentar limitações e suas aplicações de forma eficaz necessita de validações com dados em campo.

A inteligência artificial (IA) está se tornando uma ferramenta cada vez mais importante na área florestal, oferecendo uma ampla gama de aplicações para melhorar a gestão florestal, inclusive para detecção de plantas daninhas. Algoritmos de aprendizado de máquina são capazes de identificar padrões complexos e fazer previsões precisas com base nessas informações. Identificação de espécies arbóreas e plantas daninhas podem ser obtidas com o uso da IA, como uma ferramenta muito útil para inventários florestais. Estudos recentes, em diferentes países, vêm demonstrando eficiência do aprendizado de máquina com uso de redes neurais e Deep Learning para selecionar o melhor método de aprendizagem.

O comportamento espectral das florestas plantadas vem contribuindo para a identificação e diferenciação das árvores de eucalipto, pinus e plantas daninhas. O melhor controle das plantas daninhas, o posicionamento correto de herbicidas e um manejo mais preciso, fazem parte da nova gestão das florestas plantadas brasileiras e que impulsionam o setor para ser cada vez mais tecnológico.