O manejo florestal de precisão requer informações precisas sobre os ambientes de intervenção, tanto para florestas nativas quanto para plantios florestais. O diagnóstico é fase crucial nas operações florestais precisas. Há décadas, as ferramentas geotecnológicas vêm sendo aplicadas na caracterização dos ambientes florestais por unidade de área, no entanto a última década demonstrou grande avanço nessa temática com o desenvolvimento e o aprimoramento de formas de aquisição de dados (plataformas e sensores), aprimoramento de processamento (algoritmos e software) e formas de disponibilização de informações produzidas aos usuários finais.  
 

Esses avanços têm proporcionado novas aplicações, não só por unidade de área mas também por observações e caracterizações individuais das árvores. Para aquisição de dados, são várias as plataformas possíveis de aplicação: orbitais (satélites), aéreas (aviões e veículos aéreos não tripulados - VANTs) e terrestres. Embarcadas nelas, tem-se os sensores que captam respostas dos alvos de interesse. São dois principais grupos de sensores, os ativos e os passivos. Os sensores ativos mais comuns em ambientes florestais são: LiDAR (Light Detection and Ranging) e Radar. Os passivos englobam sensores na faixa do visível (RGB), multiespectrais e hiperespectrais. 
 

A redução no tamanho e no peso dos sensores bem como sua capacidade de coleta de informações proporcionaram que sensores de alta precisão fossem agora embarcados em pequenas plataformas, como é o caso dos VANTs. Desenvolvimento de constelações de satélites que possibilitam informações praticamente diárias das áreas florestais também são um marco na tomada de decisão (a exemplo do sistema Planet).
 

Adicionalmente, o processamento dos dados coletados é essencial para a confiabilidade da informação produzida e garantia de informação na velocidade e na escala pretendida. É mister destacar a plataforma em nuvem Google Earth Engine (GEE), que tem se consolidado como importante ferramenta para análises geoespaciais, utilizando a infraestrutura do Google.

De forma complementar, em software open source, como o R, foram sendo desenvolvidos vários pacotes direcionados a esse tipo de dado (rLiDAR, LidR, geoR, raster, sf, rgeos, rgdal, MASS, TreeLS, RCSF, waveformlidar, xROI, PDM, satellite, fieldRS, entre outros). Destaca-se, adicionalmente, o avanço das aplicações dos algoritmos de Machine Learning e Deep Learning (Random Forest, Neural Network, Support Vector Machine, Recurrent Neural Network e Deep Belief Network) que apresentaram contribuições para a manipulação e a compreensão de grandes bases de dados, subsidiando o desenvolvimento de novas abordagens para o manejo florestal. 
 

Para que as inovações surtam efeito, é preciso que sejam disseminadas e acessíveis aos colaboradores do processo. O desenvolvimento de Dashboard integrados aos sistemas de informações geográficas (SIG) tem possibilitado a disponibilização e a análise operacional, praticamente em tempo real, para todos os colaboradores através de aplicativos mobile. Eles permitem a realização de apontamentos em campo, diminuindo drasticamente o tempo de chegada de informações entre escritório e campo.
 

Ademais, proporcionam mecanismos de observar status e desempenho de colaboradores, máquinas, prestadores de serviços e eventos, em tempo real, através de gráficos e mapas, por exemplo. Atrelado ao acesso de informações em tempo real, é importante ressaltar a acessibilidade que a internet das coisas (IoT) proporciona e proporcionará ao setor. Desde informações sobre o crescimento das árvores até a possibilidade de operações serem planejadas e executadas de forma semiautônomas ou autônomas. 
 

Podem-se citar algumas potencialidades de aplicação das geotecnologias para o manejo de plantios florestais. Do planejamento silvicultural até a colheita e transporte, as informações geotecnológicas são imprescindíveis. Modelos Digitais do Terreno (MDT) cada vez mais precisos têm permitido melhorias na execução das atividades.

A avaliação de diversos layers sobrepostos, e muitas vezes expressos por geoestatística, proporcionam cada vez mais ações precisas nas áreas florestais. Monitoramentos de matocompetição têm sido suportados pela maior frequência de imagens de satélites disponíveis para as áreas. O inventário de sobrevivência (IS) pode ser desenvolvido com a contagem de indivíduos através das imagens coletadas com VANT. Nos inventários de qualidade (IQ), há possibilidade de redução de esforço amostral em campo. Os inventários florestais contínuos (IFC) e de pré-corte (IPC) podem se valer de métricas extraídas de nuvens de pontos (LiDAR) para correlacionar com informações de campo e, assim, proporcionar estimativas volumétricas. 
 

Pode-se realizar censo florestal para a variável número de árvores (seja em ortofotos ou LiDAR) e, com a unidade amostral árvore, realizar estimativas volumétricas. Estudo recente comprovou a viabilidade da medição do diâmetro de árvores individuais a partir de nuvens de pontos UAV-LiDAR de alta densidade em plantio em integração lavoura-pecuária-floresta (iLPF).
 

É possível que, em alguns poucos anos, existam avanços nessa direção para os modelos tradicionais de plantios florestais do Brasil. Índices de uniformidade, volumetrias de pilhas, inventário de resíduos e danos, subsídios para precisão de intervenções silviculturas (como iscas formicidas, herbicidas e adubação) também são exemplos de aplicações possíveis.
 

As aplicações para as florestas nativas são vastas, mas, em função de diversos fatores, precisam de muito avanço e desenvolvimento tecnológico. A complexidade desses ambientes e a diversidade entre os biomas brasileiros são fatores que pesam nessa equação. O planejamento das atividades de operações, desenvolvido em plataforma SIG com integração de diversos layers, incluindo a posição das árvores do inventário censitário pré-exploração, tem proporcionado redução de impactos sobre as florestas quando comparado às técnicas tradicionais de exploração. 

Destaca-se ainda a iniciativa de dois projetos brasileiros para a difusão de aplicações de LiDAR: o projeto Paisagens Sustentáveis Brasil (coordenação Embrapa) e o projeto Monitoramento Ambiental por Satélite no Bioma Amazônia (MSA), Subprojeto 7 (coordenação INPE).

Eles têm potencializado estudos com LiDAR em florestas nativas, a exemplo: quantificação de estoques de biomassa e carbono, avaliação de impactos e monitoramento dos planos de manejo florestal, entre outros.  Sensores hiperespectrais também têm demostrado factibilidade na identificação de espécies florestais pela sua assinatura digital. Estudos fenológicos da vegetação, desenvolvidos com imagens sazonais coletadas com VANT, também estão sendo potencializados.

É fato que os avanços geotecnológicos estão potencializando transformação no manejo florestal, realmente se aproximando da precisão ao nível de árvore. A velocidade de surgimento de novas abordagens tecnológicas é incrível. É possível prever o que surgirá tecnologicamente em 5-10 anos? Será preciso cada vez mais um engajamento setorial entre a comunidade científica e técnica para que, em sintonia com as novas demandas, exista também perfil de formação profissional adequado a essas necessidades. Sem dúvida, é um futuro desafiador, mas fascinante.