Identificação e quantificação de resíduos madeireiros pós- colheita florestal usando segmentação de imagens
Authors:   , Marcelino Reginaldo Arthur Glória 
Published: June 2024

No âmbito das atividades florestais, a colheita florestal surge como a operação mais onerosa na produção de madeira, superando potencialmente 50% do valor total da madeira na fábrica. Os resíduos de madeira, deixados no campo, representam uma perda econômica substancial, entre 2% e 15% do volume total de madeira comercial. Nesse contexto, o emprego de sensores embarcados em aeronave remotamente pilotada surge como uma solução inovadora para a identificação e mensuração desses resíduos florestais. Assim, o presente estudo se propôs a desenvolver uma metodologia para identificar e quantificar resíduos madeireiros pós-colheita, considerando dimensões comerciais (comprimento > 3 m e diâmetro > 4 cm), por meio de imagens de alta resolução espacial capturadas por Aeronave remotamente pilotada. A pesquisa foi conduzida em áreas específicas de plantios comerciais de eucalipto no estado de São Paulo, Brasil, sob dois sistemas de colheita florestal tora curta e tora longa. As imagens foram adquiridas por aeronave remotamente pilotada em RGB, em três alturas diferentes, para tora curta (60, 90 e 120 m) e tora longa (40, 60 e 80 m). Foi desenvolvido um algoritmo (script) em Python por meio da biblioteca OpenCV, com aplicação de técnicas para segmentação de bordas e detecção de objetos. A validação de campo foi realizada com alocação de parcelas circulares na proporção 1:1ha, e a cubagem pelo método Smalian para cálculo dos desvios volumétricos. A acurácia das imagens com as toras identificadas foi avaliada pelo índice AcATaMa para classificação (0 - Não resíduo e 1 Resíduo). A metodologia foi eficiente para identificação e quantificação dos resíduos, em que, as alturas de 120 m para toras curtas e 80 m para toras longas apresentaram as melhores acurácias, atingindo valores de 0,88 e 0,85, respectivamente, e ainda com desvios volumétricos percentuais inferiores a 2,5%. Foi observado um padrão de quanto menor o tamanho do pixel mais complexo a detecção dos objetos pelo algoritmo. Essa análise tem impacto direto na eficiência operacional de aquisição de imagens por Aeronave remotamente pilotada, devido a aumentar o rendimento em hectares avaliados. A diversidade nas dimensões dos resíduos destaca a necessidade de ajustes específicos no algoritmo para garantia da identificação precisa de toras para cada sistemas de colheita. No sistema de toras curtas, cerca de 84% do volume total é composto por toras com comprimentos superiores a 3 metros, enquanto no sistema de toras longas esse valor é aproximadamente 68%. Os filtros de suavização, foram cruciais para o sucesso do processamento do algoritmo, quanto a identificação precisa das toras nas imagens, devido ao aumento da precisão na etapa de detecção de bordas. Essa abordagem de Análise de Objetos Baseada em Imagem (OBIA) em ambiente Python mostrou-se promissora, ao abrir oportunidades de melhorias contínuas da automatização dessas atividades de inventário florestal de resíduos por imagem. Os resultados obtidos destacam a flexibilidade, reprodutibilidade e aplicabilidade desta metodologia no monitoramento de áreas colhidas, ao promover a implementação de ações para melhoria da gestão de qualidade nas operações de colheita e silvicultura subsequentes. Palavras-chave: Geotecnologia; Gestão de qualidade; Monitoramento; Algoritmo; Segmentação de objetos;