O geoprocessamento é a técnica computacional que realiza o processamento de informações geográficas ou espaciais transformando-os em resultados, colhidos na forma de mapas digitais, tabelas, relatórios ou gráficos, onde a gestão do território é a essência do negócio. Latitude, longitude e altitude são relacionadas com informações não espaciais, como espécie plantada, temperatura, umidade, pH do solo, etc.

 

O uso do geoprocessamento não é novidade no mercado florestal. O controle dos ativos florestais tem se valido desse recurso com fervor desde os anos 1990. No entanto o emprego se limitava a atividades de campo operacionais, como:
 

• levantamento de perímetros;

• escoamento da produção;

• questões fundiárias; e

• cálculo de áreas de talhões de plantios.

A partir dos anos 2000, o uso de geotecnologias volta-se com mais força no planejamento, onde softwares especialistas, utilizando informações georreferenciadas, proporcionaram melhorias nas prognoses de plantios, transporte e colheita. Diversas atividades passaram a melhorar seu desempenho devido à atenção ao planejamento em escritório, a partir de informações previamente coletadas por hardwares acoplados a equipamentos como harvesters, geolocalização do transporte, utilização de drones, além da disponibilização de dados em massa pelas empresas provedoras de geoinformação.

Com a popularização da internet e a evolução tecnológica embaladas pelo massivo desenvolvimento de aplicações de smartphones (Apps) e APIs nos anos 2010, novas tendências e técnicas para análise de gestão dos ativos têm sido empregadas. A seguir, são listadas algumas. 
 

1. Aprendizado de máquina: Com o desenvolvimento de softwares voltados à inteligência artificial, abriu-se um novo horizonte para processos que, até então, só poderiam ser executados com intervenção humana direta. A aprendizagem de máquina baseia-se na análise de dados para que se estabeleçam algoritmos que possam responder às regras do negócio, portando uma concepção inversa à programação tradicional. Como exemplo, podemos citar o reconhecimento de padrões em imagens, onde a máquina aprende a reconhecê-los, delimitá-los e quantificá-los de forma rápida, com altos níveis de precisão.
 

Nos softwares de machine learning, é possível analisar padrões de imagens através de criação de regras intuitivas, de modo a obtermos respostas a perguntas como: identifique nas imagens plantios de eucalipto em uma amostra. Cria-se um subconjunto intuitivo de instruções que auxiliarão a aprendizagem da máquina; em seguida, treina-se a rede neural de aprendizado de detecção de objetos e, por último, utiliza-se do algoritmo de treinamento para detecção  automática de objetos, identificando plantas em outras imagens. 

Ainda, a ferramenta calcula o índice de mortalidade e, por consequência, determina se certo talhão deve ser replantado, dependendo dos critérios da reflorestadora.

2. Mapeamento de alta precisão: A base do cadastro florestal, o talhão, carrega variáveis de localização e suas interconexões com as áreas ambientais, declividade do terreno, tipo de solo, face de exposição, microclima, além da dimensão área que é extremamente sensível para todos os sistemas da área florestal.
 

A aquisição de dados planimétricos de alta precisão provenientes da fotogrametria, combinados com alta precisão altimétrica obtida pela varredura com sensor laser, construirá uma base sólida de dados para a gestão dos ativos florestais.

3. Perfilamento laser (LiDAR): A altimetria na área florestal está correlacionada desde a delimitação de áreas aptas para o plantio mecanizado, passando pela colheita, com a identificação de áreas declivosas para utilização de máquinas especialistas, afetando também o baldeio com planejamento de estradas otimizadas para permitir rampas e curvas mais suaves para os modais.
 

A rápida aquisição de um Modelo Digital de Terreno (MDT) de alta precisão, mesmo em áreas de florestas em pé, só é possível através do levantamento laser aerotransportado. Existe a flexibilidade de gerar dados laser em plataformas distintas, como aeronaves tripuladas, helicópteros ou VANTs.

A intensidade dos feixes de laser está diretamente correlacionada com o tipo do sensor e altura do voo, enquanto as características do terreno (presença de vegetação, tipo do dossel) afetarão também o número de retornos que atingirão o solo. Algumas atividades florestais beneficiadas ao utilizarem altimetria de precisão:

INVENTÁRIO FLORESTAL:

• vincular a altura máxima das árvores por talhões, aumentando a confiabilidade do inventário;

• estimativas do número total de individuos e auxílio para o planejamento do abastecimento de madeira no longo prazo, com prognoses de crescimento da floresta.

SILVICULTURA:

• melhoria na prescrição do microplanejamento de plantio;

• apoio na definição do percentual de mecanização (preparo manual/mecanizado);

• base para aplicação da silvicultura de precisão, levando as recomendações prontas para o computador de bordo e aplicá-lo no campo.

COLHEITA:

Melhorias no planejamento das atividades, além de dimensionar melhor equipamentos e tarifas pagas a terceiros, em diversas fases do processo; 

• apoio no dimensionamento de máquinas de extração e baldeio;

• otimização do arraste;

• uso de shovel logger – melhor prescrição de uso nas áreas mais declivosas;

• dimensionamento correto de arraste com skidders e outros equipamentos;

• uso de forwarder e planejamento de pátios temporários de madeira.

MANUTENÇÃO E CRIAÇÃO DE ESTRADAS:

• criação ou readequação de estradas e aceiros;

• melhor trafegabilidade de veículos pesados (rampas menores e raio das curvas mais suaves);}• microplanejamento otimizado para armazenamento da colheita na beira das estradas. 

4. Cobertura e uso do solo para análise econômica: Uma maneira precisa de planejar a aquisição de novas áreas de plantios ou estabelecer novas parcerias de áreas para produção florestal é o mapeamento da cobertura e do uso do solo. Muitas empresas florestais já adotaram esse procedimento no seu dia a dia, garantindo a discrição das negociações das terras, que levam inevitavelmente a especulações imobiliárias indesejáveis. 
 

Outro aspecto é a antecipação dos valores econômicos a serem negociados, partindo-se de quantificativos de áreas mapeadas com boa precisão e determinando-se valores de transação de bens mais justos para ambas as partes. Para a conclusão da negociação, tão importante quanto os valores econômicos envolvidos no negócio é o mapeamento do uso do solo, que consegue analisar variáveis ambientais, logísticas e sociais intrínsecos à transação imobiliária.

5. WebGIS – Sistema de Informação Geográfica pela Web: Por fim, a representação de toda essa informação em um sistema distribuído pela internet. Portanto dados geoespaciais de alta precisão no processo da gestão dos ativos representam, ao fazermos as contas, investimento e economia que estão distribuídos em várias etapas do processo florestal, incluindo a fase de aquisição de imóveis, planejamento, plantio, colheita, transporte, certificação ambiental, enfim, em toda a cadeia de negócios.