Inteligência Artificial identifica espécies florestais de valor comercial na Amazônia

Uma ferramenta inédita no Brasil que utiliza Inteligência Artificial (IA) está ajudando a identificar árvores de interesse comercial e indicar a sua localização exata na floresta. Espécies como castanheira, cumaru-ferro, açaí e cedro são reconhecidas com índices de acerto de 95%, resultado que reduz custos de produção e torna mais sustentável o manejo de florestas na Amazônia. As informações são do Globo Rural.

O Netflora, metodologia desenvolvida pela Embrapa, reúne um conjunto de algoritmos treinados com IA para reconhecer espécies florestais, usando como base características botânicas, disponíveis em um banco de dados. De acordo com o pesquisador da Embrapa Acre, Evandro Orfanó, um dos coordenadores desses estudos, o Netflora confere maior automação ao planejamento da atividade florestal e aumenta a precisão e eficiência na execução de planos de manejo.

“Uma vez treinado e especializado, o algoritmo também fornece métricas, como diâmetro e área de copa, que possibilitam estimar, por meio de equações alométricas (que relacionam formas e tamanhos), o volume de madeira de cada árvore. Essas ferramentas tecnológicas contribuem para o aumento da produção florestal com conservação ambiental”, afirma.

As pesquisas para viabilizar o uso de Inteligência Artificial no setor florestal são desenvolvidas pela Embrapa desde 2015 e contemplam diferentes aspectos da atividade. Na fase atual, os estudos acontecem por meio do projeto Geoflora, executado no Acre, Rondônia, Roraima, Amapá, Pará e Amazonas, em parceria com o Fundo JBS pela Amazônia.

A adoção dessas tecnologias implica investimentos em computadores, drones, baterias e estrutura adequada de escritório. Segundo Orfanó, esse gasto inicial é compensado pela redução drástica nos custos de produção, especialmente na etapa do inventário florestal.

Para se ter uma ideia, no levantamento tradicional de espécies, com equipes em campo, um hectare de floresta mapeado tem custo estimado entre R$ 100 e R$ 140, enquanto com a metodologia Netflora esse valor cai para R$ 4 a 6.

Orfanó enfatiza que essa redução é proporcionada pela agilidade na obtenção e processamento de informações sobre a área a ser manejada. “Uma empresa florestal que utiliza o manejo tradicional consegue mapear até 10 mil hectares de floresta por ano. Com o uso de IA, o ganho em capacidade operacional pode saltar para até um milhão de hectares no mesmo período”, acrescenta.

Para construir o banco de dados de treinamento de algoritmos, foram mapeados mais de 40 mil hectares de floresta, em 37 sítios (áreas) do Acre, Rondônia e Sul do Amazonas, com uso de drones. Em dois anos de estudo foram realizados cerca de mil planos de voos e cada um gerou, aproximadamente, 300 imagens aéreas, que foram tratadas e transformadas em ortofotos (imagens georreferenciadas e de alta resolução). Com base na gama de informações contidas nas ortofotos foram treinados nove algoritmos, com finalidades e performances de acerto distintas.

“Temos algoritmos que reconhecem uma única espécie florestal, outros têm capacidade para identificar diferentes grupos ou as principais árvores madeireiras e não madeireiras do Acre e outras localidades da Amazônia. Alguns algoritmos já alcançaram alta performance, mas esse aprendizado será contínuo”, salienta Orfanó. O pesquisador estima a meta de mapeamento do projeto em 80 mil hectares de floresta, com inserção de novas áreas de interesse comercial na Amazônia, para ampliar a construção do banco de dados.

Ainda de acordo com o especialista, na medida em que aumentar o conhecimento sobre a floresta, será possível intensificar o aprendizado dos algoritmos treinados e habilitar novos algoritmos, por grupo de espécies, conforme demandas regionais.

Lançamento

As duas primeiras versões dos algoritmos treinados serão lançadas no dia 24 de abril de 2024, durante as comemorações do aniversário de 51 anos da Embrapa. Um algoritmo tem capacidade para reconhecimento do açaí-solteiro (Euterpe precatoria) nas fases produtiva (com cachos) e não produtiva, no Acre. O outro, além do açaí-solteiro, é capaz de reconhecer mais nove espécies de palmeiras da Amazônia (paxiúba, buriti, jaci, ouricuri, murmuru, tucumã, inajá, patauá e bacaba).

Até fevereiro de 2025, serão disponibilizados outros sete algoritmos, com capacidade para identificar espécies madeireiras e não madeireiras, em diferentes localidades amazônicas. A agenda de lançamentos também inclui algoritmos para o reconhecimento de espécies em sistemas agroflorestais e para a atividade de monitoramento ambiental.

Aprendizagem

O engenheiro florestal Mauro Alessandro Karasinski, doutorando na Universidade Federal do Paraná (UFPR) e membro da equipe de criação do Netflora, explica que durante o aprendizado, o algoritmo aprende padrões de copa das árvores (formato, tamanho, borda, textura, intensidade de cores das folhas de acordo com a época do ano) e organiza essas informações para reconhecer as características aprendidas, em imagens de novas áreas mapeadas. Essa prática é conhecida como predição, ou seja, a capacidade do algoritmo de IA prever e estimar a localização de um objeto alvo e determinar o tipo de classe a que pertence.

“Como resultado do aprendizado, é disponibilizado um shapefile (arquivo vetorial com a identificação e localização de cada espécie e indicação do grau de certeza), que permite elaborar o inventário florestal com o número de árvores existentes, por classe ou gênero e outras informações das espécies e da área mapeada”, ressalta.

Como utilizar a metodologia

De livre acesso, o Netflora está disponível no repositório do GitHub e pode ser facilmente executado por meio de um Notebook Colab simplificado (plataforma colaborativa aberta e gratuita, hospedada na nuvem do Google). A metodologia é dirigida a empresas do setor florestal, profissionais de instituições de ensino superior, associações agroextrativistas e órgãos ambientais que demandam informações sobre inventário florestal e monitoramento pericial de ecossistemas florestais na Amazônia, entre outros públicos.

O uso da metodologia não demanda conhecimentos especializados, entretanto, o passo a passo para sua adoção pode ser conferido no curso Netflora na Prática: Guia para detecção de espécies florestais a partir de imagens de drones e inteligência artificial, de acesso gratuito, na plataforma e-Campo, ambiente de aprendizagem virtual da Embrapa. Para mais informações sobre como utilizar os algoritmos treinados acesse a página do Netflora.

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