As geotecnologias têm avançado rapidamente nos últimos anos, proporcionando resultados cada vez mais precisos e eficientes. Evoluímos da silvicultura 4.0 para a silvicultura 5.0, com a combinação de plataformas integradas, cadeias produtivas rastreáveis e princípios de economia circular, mostrando uma nova forma de enxergar a silvicultura. 
 

Estamos deixando para trás o monitoramento baseado em medições pontuais e avançando para uma abordagem contínua, rastreável e escalável, apoiada por tecnologias que ampliam nosso alcance e a robustez das análises ao longo do tempo. O diagnóstico e a informação deixaram de ser um diferencial e passaram a compor a base mínima. 

O diferencial agora está na capacidade de processar, interpretar e converter esses dados em ações efetivas, capazes de responder aos desafios e potencializar as oportunidades para florestas plantadas e nativas, inclusive no contexto de uma economia mais sustentável e de baixo carbono. 

Para tanto, tem-se observado um amplo uso de combinações de dados de sensores remotos, conjuntamente com técnicas de modelagem e inteligência artificial para, assim, proporcionar um monitoramento e planejamento mais precisos, subsidiando melhores tomadas de decisão sobre as florestas. 

Observa-se também a crescente aplicação de dados multiescalares coletados por sensores terrestres, aéreos e orbitais, permitindo compreender a floresta em quatro dimensões: espaço, tempo, estrutura e função. Entre as tecnologias que mais impulsionaram essa evolução, estão os sensores ativos: LiDAR (Light Detection and Ranging) e RADAR com os sensores de abertura sintética (SAR).

O LiDAR permite gerar modelos tridimensionais da vegetação e do terreno com alta precisão, possibilitando a descrição da estrutura vertical das florestas, o planejamento topográfico, o mapeamento de áreas suscetíveis à erosão e o delineamento de drenagens e estradas florestais. No microplanejamento, o LiDAR é essencial para delimitar talhões, otimizar o traçado de pátios e prever restrições operacionais, reduzindo custos e impactos ambientais.

Além disso, a integração de dados LiDAR com dados de campo de inventário florestal tem permitido avançar nas estimativas florestais com grande acurácia, como volume, biomassa e carbono. As plataformas orbitais LiDAR, como GEDI e ICESat-2, ampliaram essa capacidade em escala regional e nacional, permitindo abordagens multiescalares com levantamentos UAS-LiDAR e alimentando modelos de crescimento e da dinâmica florestal. O SAR tem a vantagem de operar independentemente das condições meteorológicas e de iluminação, tornando-se essencial em regiões com alta cobertura de nuvens. 

Entre os principais sensores, destacam-se sensores orbitais como Sentinel-1 com a banda C (ESA), NISAR com bandas L e S (NASA/ISRO – lançado em julho de 2025 e em fase de testes) e Biomass com banda P (ESA – lançado em abril de 2025 e em fase de testes). Há também a previsão de lançamento, em 2028, do satélite CBERS-6 (da série CBERS), que se trata de uma cooperação entre a Agência Espacial Brasileira (AEB)/INPE e a China Academy of Space Technology (CAST). O CBERS-6 incluirá um sensor SAR em banda X. O radar é particularmente eficiente para o monitoramento contínuo de plantios, detecção de distúrbios, estimativas de biomassa e umidade do solo. 

Sua integração com dados ópticos de satélites como Sentinel-2 e Landsat 8/9, entre outros, representa uma tendência consolidada de fusão multissensor, na qual diferentes tipos de informação se complementam para gerar produtos mais robustos e espacialmente coerentes. Tem-se observado também uma nova geração de sensores ópticos, com maior número de bandas espectrais, como o caso do sensor hiperspectral EnMAP (Environmental Mapping and Analysis Program), operado pelo German Aerospace Center (DLR) em cooperação com o German Research Centre for Geosciences (GFZ) e que foi lançado em abril de 2022. Outro exemplo é o PRISMA (PRecursore IperSpettrale della Missione Applicativa), que é uma missão hiperespectral da Agência Espacial Italiana (ASI) e que teve seu lançamento em março de 2019.

A NASA/USGS também anunciou o lançamento, para 2030/2031, de um novo satélite da família Landsat, chamado de Landsat Next e que será um sensor superespectral com 26 bandas distintas que marcará uma nova era do mapeamento dessa família tão consagrada em aplicações florestais. Lançamentos de vetores de embedding (representações de alta dimensão para dados de sensoriamento remoto/observação da Terra) representam um marco em 2025. 
 

Um exemplo é o disponibilizado pelo AlphaEarth Foundations, chamado de Alpha Earth e que reúne informações provenientes de satélites ópticos, radar e LiDAR orbitais, dados climáticos, dentre outros, e fornece todas essas informações juntas para auxílio em análises de uso e cobertura do solo com resolução de 10x10 m, permitindo o monitoramento de mudanças ao longo do tempo com alta precisão. 

Outro exemplo muito similar é o TESSERA, que gera embeddings de 128 dimensões por pixel (resolução espacial de 10 m), baseados principalmente em séries temporais (2017–2024) do Sentinel-2 (10 bandas selecionadas, resolução 10-60 m) e dados de radar de abertura sintética (SAR) do Sentinel 1 (10 m) para cada pixel. 

Destaca-se também o papel fundamental das linguagens de programação e plataformas de código aberto, como Python, R e Google Earth Engine (GEE) para acesso e processamento desses dados, tornando o monitoramento avançado acessível para qualquer usuário. 
 

É importante destacar que, neste ano, nosso grupo de pesquisa publicou um livro gratuito chamado “Sensoriamento Remoto com o GEE: um enfoque para a engenharia florestal”, que pode ser acessado em nosso perfil no Instagram (@gpforesteyes) e que tem como foco a capacitação de profissionais para utilização do GEE. 
 

O monitoramento florestal tende a se beneficiar cada vez mais da integração entre múltiplas fontes de informações geotecnológicas, técnicas de inteligência artificial e modelos multiescalares, viabilizando avanços que abrangem desde o acompanhamento do crescimento das florestas, avaliação da qualidade dos plantios e controle operacional até a modelagem do terreno para planejamento de estradas, pátios e drenagem, monitoramento contínuo da colheita e transporte com rastreabilidade, detecção rápida de danos por pragas, doenças ou eventos climáticos, identificação de falhas em plantios, análises de mato-competição e estimativas contínuas de volume, biomassa e carbono em escala global. 

Estamos diante de uma transformação estrutural na forma de monitorar e manejar as florestas, em que a evolução das geotecnologias, aliada à inteligência artificial, à fusão de diferentes sensores e ao uso de plataformas abertas, deixa de ser apenas um suporte técnico e passa a assumir papel central na construção de uma silvicultura inteligente, mensurável, rastreável e alinhada a metas sustentáveis e de baixo carbono, consolidando um presente e um futuro cada vez mais digital, multiescalar e sustentável.