{"id":142679,"date":"2021-03-07T19:52:37","date_gmt":"2021-03-07T22:52:37","guid":{"rendered":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/?p=142679"},"modified":"2021-03-07T19:56:52","modified_gmt":"2021-03-07T22:56:52","slug":"drones-mapeiam-matas-brasileiras","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/drones-mapeiam-matas-brasileiras\/","title":{"rendered":"Drones mapeiam matas brasileiras"},"content":{"rendered":"<p><img loading=\"lazy\" class=\"\" src=\"https:\/\/envolverde.com.br\/wp-content\/uploads\/drones-florestais_300-0-1140.jpg\" width=\"640\" height=\"360\" \/><\/p>\n<p><em><strong>\u00a0Drones mapeiam matas brasileiras<\/strong><\/em><\/p>\n<p><em>Ve\u00edculos a\u00e9reos n\u00e3o tripulados s\u00e3o utilizados para monitorar florestas tropicais com velocidade, efici\u00eancia e riqueza de detalhes\u00a0<\/em><\/p>\n<p>O Brasil tem 4,9 milh\u00f5es de quil\u00f4metros quadrados (km2) de florestas, \u00e1rea maior do que a dos pa\u00edses que comp\u00f5em a Uni\u00e3o Europeia. Monitorar a extens\u00e3o desses biomas e compreender a riqueza contida neles foi, por muito tempo, tarefa para sat\u00e9lites distantes da mata ou para profissionais mergulhados nela. Nos \u00faltimos anos, uma nova tecnologia passou a contribuir para essa miss\u00e3o: os ve\u00edculos a\u00e9reos n\u00e3o tripulados (vants), tamb\u00e9m conhecidos como aeronaves remotamente pilotadas ou, mais popularmente, drones.<\/p>\n<p>Essas m\u00e1quinas voadoras t\u00eam sido usadas para diversas finalidades, entre elas a identifica\u00e7\u00e3o de focos de desmatamento, a fiscaliza\u00e7\u00e3o da explora\u00e7\u00e3o madeireira, o c\u00e1lculo do volume de toras retiradas de uma \u00e1rea qualquer, a preven\u00e7\u00e3o de inc\u00eandios e, principalmente, a realiza\u00e7\u00e3o de invent\u00e1rios florestais, trabalho que consiste em coletar dados sobre as esp\u00e9cies vegetais existentes em determinado territ\u00f3rio.<\/p>\n<p>\u201cTecnologias para imageamento de esp\u00e9cies de \u00e1rvores e outras plantas e aferi\u00e7\u00e3o do volume de vegeta\u00e7\u00e3o, entre elas radares laser [lidar, de light detection and ranging ou detec\u00e7\u00e3o de luz e medida de dist\u00e2ncia] e sensores infravermelhos, j\u00e1 existem h\u00e1 algum tempo. A inova\u00e7\u00e3o \u00e9 ter esses sistemas embarcados em um drone, que pode voar perto do topo das florestas e pairar no ar\u201d, explica o f\u00edsico Marco Aur\u00e9lio Nalon, pesquisador do Instituto Florestal (IF) de S\u00e3o Paulo. \u201cComo esses aparelhos s\u00e3o equipados com GPS, \u00e9 poss\u00edvel fazer uma programa\u00e7\u00e3o pr\u00e9via de voo e geolocalizar cada \u00e1rvore fotografada.\u201d<\/p>\n<p>Coordenador do Invent\u00e1rio florestal do estado de S\u00e3o Paulo, Nalon vem testando o uso de drones em parceria com o Instituto de Bot\u00e2nica, tamb\u00e9m do governo paulista, que tem adquirido esses equipamentos para a realiza\u00e7\u00e3o de levantamentos florestais. A cataloga\u00e7\u00e3o de florestas \u00e9 importante, entre outras coisas, para compreender sua biodiversidade, acompanhar a sa\u00fade das \u00e1rvores e monitorar o desenvolvimento da mata \u2013 tarefas que se mostram cada vez mais necess\u00e1rias em um cen\u00e1rio em que o desmatamento da Amaz\u00f4nia aumentou quase 10% s\u00f3 no \u00faltimo ano e foi 70% maior do que a m\u00e9dia na \u00faltima d\u00e9cada. Conhecer e preservar a cobertura florestal tamb\u00e9m \u00e9 fundamental para o equil\u00edbrio ecol\u00f3gico do planeta. Al\u00e9m de estocar carbono e reter o calor da radia\u00e7\u00e3o solar \u2013 fundamentais no controle do efeito estufa \u2013, as florestas ajudam a regular o clima global influenciando os n\u00edveis de umidade atmosf\u00e9rica e evitando varia\u00e7\u00f5es extremas de temperatura.<\/p>\n<p>O m\u00e9todo tradicional de mapeamento com imagens de sat\u00e9lite tra\u00e7a os limites geogr\u00e1ficos de uma floresta, mas n\u00e3o fornece detalhes que permitam identificar esp\u00e9cies nem dados relativos ao estado de conserva\u00e7\u00e3o e ao potencial produtivo de determinadas \u00e1rvores. E coletar dados em solo, desbravando a mata com uma equipe numerosa para observar e catalogar esp\u00e9cies, \u00e9 um trabalho lento, cansativo e muitas vezes limitado pela densidade da floresta.<\/p>\n<p>Nesses casos, o procedimento-padr\u00e3o \u00e9 rastrear um per\u00edmetro reduzido e extrapolar os resultados para uma \u00e1rea maior, gerando uma estimativa para toda a floresta. \u201cCom o levantamento humano, feito no ch\u00e3o, \u00e9 muito dif\u00edcil tra\u00e7ar uma fotografia fiel da distribui\u00e7\u00e3o das esp\u00e9cies\u201d, ressalta o pesquisador do IF.<\/p>\n<p>A vantagem dos drones \u00e9 poder fazer a tarefa dos sat\u00e9lites voando pr\u00f3ximo da copa das \u00e1rvores. No futuro, espera-se que tamb\u00e9m realizem o trabalho humano, percorrendo o interior das matas com rapidez. Em ambos os casos, o detalhamento de imagens e o volume de informa\u00e7\u00f5es obtidas s\u00e3o superiores aos demais m\u00e9todos e custam menos.<\/p>\n<figure id=\"attachment_245933\" class=\"wp-caption aligncenter\" style=\"width: 637px;\" aria-describedby=\"caption-attachment-245933\"><a href=\"https:\/\/envolverde.com.br\/wp-content\/uploads\/drones-florestais_300-1-img-1536x337-1.png\"><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-245933 \" src=\"https:\/\/envolverde.com.br\/wp-content\/uploads\/drones-florestais_300-1-img-1536x337-1-1024x225.png\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" srcset=\"https:\/\/envolverde.com.br\/wp-content\/uploads\/drones-florestais_300-1-img-1536x337-1-1024x225.png 1024w, https:\/\/envolverde.com.br\/wp-content\/uploads\/drones-florestais_300-1-img-1536x337-1-300x66.png 300w, https:\/\/envolverde.com.br\/wp-content\/uploads\/drones-florestais_300-1-img-1536x337-1-600x132.png 600w, https:\/\/envolverde.com.br\/wp-content\/uploads\/drones-florestais_300-1-img-1536x337-1-1000x219.png 1000w, https:\/\/envolverde.com.br\/wp-content\/uploads\/drones-florestais_300-1-img-1536x337-1.png 1536w\" alt=\"\" width=\"637\" height=\"140\" \/><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-245933\" class=\"wp-caption-text\">Embrapa Localiza\u00e7\u00e3o, demarca\u00e7\u00e3o de copa e classifica\u00e7\u00e3o de esp\u00e9cies florestais realizadas pelo algoritmo criado na Embrapa Acre: abiu, ip\u00ea-amarelo e cumaru-ferro (da esq. para a dir.)Embrapa<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u201cOs drones re\u00fanem todas as caracter\u00edsticas de um aerolevantamento cl\u00e1ssico, s\u00f3 que feito com tecnologia de ponta e imagens de alt\u00edssima resolu\u00e7\u00e3o\u201d, diz Nalon. \u201cSe uma aeronave mapeia com precis\u00e3o as esp\u00e9cies e sua localiza\u00e7\u00e3o, podemos identificar quais est\u00e3o crescendo pr\u00f3ximas das outras e compreendemos melhor essas rela\u00e7\u00f5es. Tamb\u00e9m conseguimos saber que tipo de animais frequentam a floresta e a quantidade de carbono fixada nela, dado importante em um cen\u00e1rio de acentuadas mudan\u00e7as clim\u00e1ticas.\u201d<\/p>\n<p>A unidade da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecu\u00e1ria (Embrapa) no Acre \u00e9 uma das pioneiras no uso de drones para monitoramento de florestas no pa\u00eds. O engenheiro-agr\u00f4nomo Evandro Orfan\u00f3 relata que a institui\u00e7\u00e3o faz desde 2015 o manejo florestal de precis\u00e3o com drones. \u201cO uso desses equipamentos nos deu uma perspectiva diferente, a de observar a floresta por cima, pelo dossel \u2013 nome dado para a cobertura formada pelas copas das \u00e1rvores. Para esse mapeamento ser bem-feito, tivemos que resolver um problema: acompanhar a varia\u00e7\u00e3o da morfologia da copa das \u00e1rvores ao longo do ano\u201d, explica o pesquisador.<\/p>\n<p>Segundo ele, uma esp\u00e9cie como a castanheira, que em janeiro, \u00e9poca chuvosa na regi\u00e3o, est\u00e1 frondosa, bonita e com a copa formada, perde as folhas e apresenta caracter\u00edsticas diferentes entre julho e agosto, per\u00edodo mais seco. Para tornar o mapeamento eficiente, Orfan\u00f3 e outros tr\u00eas pesquisadores da Embrapa Acre criaram um calend\u00e1rio de invent\u00e1rio florestal, indicando as melhores \u00e9pocas para a identifica\u00e7\u00e3o dos principais grupos de esp\u00e9cies amaz\u00f4nicas.<br \/>\nAs orienta\u00e7\u00f5es contidas no calend\u00e1rio foram utilizadas para o ajustamento de um algoritmo de intelig\u00eancia artificial (IA) para processar as imagens captadas pelos sensores que o drone carrega. Os t\u00e9cnicos fornecem informa\u00e7\u00f5es para o sistema processar as imagens coletadas, identificando as varia\u00e7\u00f5es de formato das copas das esp\u00e9cies ao longo do ano, e recebem dados em volume, detalhamento e velocidade incompar\u00e1veis. \u201cCada esp\u00e9cie tem um m\u00eas ou um conjunto de meses mais adequado para que ela seja localizada e identificada\u201d, destaca o pesquisador.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/envolverde.com.br\/wp-content\/uploads\/drones-florestais_300-0-desktop-true.png\"><img loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-245932 \" src=\"https:\/\/envolverde.com.br\/wp-content\/uploads\/drones-florestais_300-0-desktop-true-1024x422.png\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" srcset=\"https:\/\/envolverde.com.br\/wp-content\/uploads\/drones-florestais_300-0-desktop-true-1024x422.png 1024w, https:\/\/envolverde.com.br\/wp-content\/uploads\/drones-florestais_300-0-desktop-true-300x124.png 300w, https:\/\/envolverde.com.br\/wp-content\/uploads\/drones-florestais_300-0-desktop-true-1536x633.png 1536w, https:\/\/envolverde.com.br\/wp-content\/uploads\/drones-florestais_300-0-desktop-true-600x247.png 600w, https:\/\/envolverde.com.br\/wp-content\/uploads\/drones-florestais_300-0-desktop-true-1000x412.png 1000w, https:\/\/envolverde.com.br\/wp-content\/uploads\/drones-florestais_300-0-desktop-true.png 1900w\" alt=\"\" width=\"639\" height=\"263\" \/><\/a><\/p>\n<p>O procedimento para caracterizar esp\u00e9cies por meio do desenho das copas come\u00e7a com a defini\u00e7\u00e3o do per\u00edmetro que o drone ir\u00e1 percorrer no sobrevoo, feito apenas em dias de sol ou sem chuva. \u201cNosso aparelho cobre 1,2 mil hectares [12 km2] por dia, com um n\u00edvel de detalhamento de imagem de at\u00e9 3 cent\u00edmetros\u201d, descreve Orfan\u00f3. \u201cA alta defini\u00e7\u00e3o da imagem em conjunto com o georreferenciamento via GPS nos permite conhecer detalhes das copas e da localiza\u00e7\u00e3o delas na floresta.\u201d<\/p>\n<p>A partir dos dados obtidos por meios tecnol\u00f3gicos, a an\u00e1lise e as a\u00e7\u00f5es humanas s\u00e3o necess\u00e1rias. Por exemplo, caso se identifique no sobrevoo que determinadas regi\u00f5es da floresta sofrem estresse h\u00eddrico ou problemas causados por fungos, insetos ou outro fator, uma equipe vai a campo por terra, com um alvo bem definido, para ver o que est\u00e1 acontecendo. \u201cO homem vai refinar o mapeamento\u201d, completa o pesquisador da Embrapa.<\/p>\n<p>A institui\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m est\u00e1 empregando drones para saber quanta madeira foi extra\u00edda, a partir de crit\u00e9rios sustent\u00e1veis, de florestas nacionais, as chamadas flonas. \u201cNa do Jacund\u00e1, em Rond\u00f4nia, o c\u00e1lculo do volume de toras estocado anualmente no p\u00e1tio florestal era feito com uma p\u00e1-carregadeira e quatro oper\u00e1rios trabalhando por 45 dias. Com o drone, a mesma atividade passou a ser realizada em oito minutos de sobrevoo mais quatro horas de processamento das imagens captadas\u201d, descreve Orfan\u00f3.<\/p>\n<p>Outro pesquisador brasileiro participou da constru\u00e7\u00e3o de um drone, projetado na Universidade da Pensilv\u00e2nia (UPenn), nos Estados Unidos, que transita entre as \u00e1rvores por baixo do dossel. Com apoio da FAPESP, o cientista da computa\u00e7\u00e3o Guilherme Nardari passou parte de 2019 trabalhando no laborat\u00f3rio General Robotics, Automation, Sensing &amp; Perception (Grasp) da UPenn em um drone que voa por dentro de florestas plantadas fazendo imagens tridimensionais (3D).<\/p>\n<p>Nardari foi um dos respons\u00e1veis pelo desenvolvimento do software que possibilita o voo com obst\u00e1culos, al\u00e9m da captura, do armazenamento e do tratamento das imagens da mata. A pesquisa faz parte de seu doutorado no programa de ci\u00eancias da computa\u00e7\u00e3o e matem\u00e1tica computacional do Instituto de Ci\u00eancias Matem\u00e1ticas e de Computa\u00e7\u00e3o da Universidade de S\u00e3o Paulo (ICMC-USP), em S\u00e3o Carlos. \u201cNossos experimentos foram feitos em florestas plantadas, que s\u00e3o mais regulares e com \u00e1rvores mais espa\u00e7adas. S\u00e3o, portanto, um bom primeiro passo para testar e avaliar o desenvolvimento da autonomia do rob\u00f4\u201d, conta Nardari.<\/p>\n<p>O drone da UPenn pesa 3,5 quilos (kg), incluindo o peso do sensor lidar, e tem autonomia de voo de 20 minutos. Nesse intervalo de tempo, ele pode mapear uma \u00e1rea de cerca de 265 mil metros quadrados (m2) \u2013 algo como 26 quarteir\u00f5es \u2013, tarefa que uma equipe de engenheiros florestais levaria 200 horas ou 25 dias \u00fateis, considerando uma jornada de trabalho de oito horas, para cumprir.<\/p>\n<p>Nardari, que foi orientado pelo engenheiro mec\u00e2nico indiano especialista em rob\u00f3tica Vijay Kumar durante a temporada na UPenn, explica que os radares laser disparam em todas as dire\u00e7\u00f5es. Ao colidir com os objetos, os feixes s\u00e3o rebatidos e retornam para os sensores que fazem um mapa tridimensional do ambiente, em 360 graus. A produ\u00e7\u00e3o de imagens detalhadas da floresta por dentro e em 3D permite n\u00e3o apenas calcular o potencial de extra\u00e7\u00e3o de madeira, mas tamb\u00e9m medir a capacidade de reten\u00e7\u00e3o de carbono.<\/p>\n<p>Roseli Aparecida Francelin Romero, orientadora de Nardari e coordenadora do Laborat\u00f3rio de Aprendizado de Rob\u00f4s do ICMC-USP, destaca a originalidade da proposta de pesquisa de doutorado. \u201cO uso de modelos avan\u00e7ados de IA embarcados no sistema de controle de drones, analisando em fra\u00e7\u00f5es de segundos milhares de pontos capturados pelo sensor laser a fim de estimar o n\u00famero de \u00e1rvores de uma floresta e o volume de madeira dispon\u00edvel \u2013 e ainda desviando de obst\u00e1culos, num voo aut\u00f4nomo \u2013, \u00e9 in\u00e9dito\u201d, afirma.<\/p>\n<p>Ao longo do projeto, a equipe atentou para uma nova aplica\u00e7\u00e3o: a preven\u00e7\u00e3o de inc\u00eandios. Os dados de imagem do solo da floresta eram, at\u00e9 pouco tempo atr\u00e1s, descartados. O algoritmo de intelig\u00eancia artificial era treinado para ignorar essa informa\u00e7\u00e3o \u2013 o que tornava mais \u00e1gil o processamento dos dados das \u00e1rvores e gerava economia de espa\u00e7o para sua armazenagem. At\u00e9 que, em conversas com autoridades florestais, Nardari e os colegas descobriram que o ch\u00e3o fornece informa\u00e7\u00f5es importantes para a preven\u00e7\u00e3o de inc\u00eandios. Imagens do solo podem revelar o volume de folhagem e de ramas, indicando maior ou menor risco de fogo.<\/p>\n<p>O grupo tamb\u00e9m planeja combinar as imagens do interior da floresta com outras de sobrevoo, por cima das \u00e1rvores. \u201cPretendemos utilizar sensores mais leves e baratos, que permitir\u00e3o o uso de drones menores para mapear florestas mais densas, barateando o custo\u201d, conta Nardari.<\/p>\n<p>O pesquisador ressalva, contudo, que \u00e9 dif\u00edcil saber se a tecnologia em seu estado atual funcionaria em uma floresta natural, onde o espa\u00e7o para o drone voar \u00e9 muito menor. \u201cEspecialistas florestais me disseram que \u00e0s vezes \u00e9 dif\u00edcil at\u00e9 para humanos transitarem em florestas muito densas. Estamos procurando entender o problema para saber que adapta\u00e7\u00f5es teremos que fazer nos algoritmos e no hardware. Esse \u00e9 o nosso desafio atual.\u201d<\/p>\n<h3>Projeto<\/h3>\n<p>Monitoramento de planta\u00e7\u00f5es usando rob\u00f4s heterog\u00eaneos (n\u00ba 17\/17444-0) Modalidade Bolsa de Doutorado; Pesquisadora respons\u00e1vel Roseli Aparecida Francelin Romero (USP); Bolsista Guilherme Vicentim Nardari; Investimento R$ 169.944,84.<\/p>\n<h3>Artigo cient\u00edfico<\/h3>\n<p>CHEN, S. W. et al.\u00a0<a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/abstract\/document\/8949363\/\">Sloam: Semantic Lidar Odometry and Mapping for Forest Inventory<\/a>. IEEE Robotics and Automation Letters. 2 abr. 2020.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00a0Drones mapeiam matas brasileiras Ve\u00edculos a\u00e9reos n\u00e3o tripulados s\u00e3o utilizados para monitorar florestas tropicais com<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[],"tags":[],"uagb_featured_image_src":{"full":false,"thumbnail":false,"medium":false,"medium_large":false,"large":false,"1536x1536":false,"2048x2048":false,"cream-magazine-thumbnail-2":false,"cream-magazine-thumbnail-3":false,"cream-magazine-thumbnail-4":false},"uagb_author_info":{"display_name":"","author_link":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/author\/"},"uagb_comment_info":0,"uagb_excerpt":"\u00a0Drones mapeiam matas brasileiras Ve\u00edculos a\u00e9reos n\u00e3o tripulados s\u00e3o utilizados para monitorar florestas tropicais com","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/142679"}],"collection":[{"href":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=142679"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/142679\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":142681,"href":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/142679\/revisions\/142681"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=142679"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=142679"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=142679"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}