A inovação reduz cerca de 90% dos custos em relação a inventários florestais tradicionais, ao mesmo tempo em que aumenta a precisão e a eficiência do mapeamento da Amazônia e monitoramento ambiental
A integração de drones com inteligência artificial (IA) está transformando a forma como são realizados os inventários florestais, oferecendo uma alternativa tecnológica mais ágil e precisa aos métodos convencionais de mapeamento da Amazônia. Um exemplo desse avanço é a metodologia Netflora, desenvolvida pela Embrapa Acre (AC), que foi aplicada com sucesso em um sobrevoo de pouco mais de duas horas sobre a Reserva de Desenvolvimento Sustentável (RDS) do Uatumã, no estado do Amazonas.
Nesse período, a ferramenta foi capaz de identificar 604 castanheiras-da-amazônia (Bertholletia excelsa), uma espécie emblemática e de grande valor ecológico e econômico, além de mais de 14 mil outras árvores em uma área de 1.150 hectares. O mesmo trabalho, se realizado com técnicas tradicionais, exigiria cerca de 73 dias de campo e uma equipe de cinco profissionais.
A castanha-da-amazônia é vital para a bioeconomia local, uma vez que é o principal sustento de diversas famílias agroextrativistas. Agora, cada árvore mapeada passa a ter um endereço único, representado por coordenadas geográficas que poderão ser acessadas por meio de um aplicativo de celular.
A metodologia Netflora utiliza imagens captadas por drones equipados com sensores de alta resolução e processadas por algoritmos de IA capazes de reconhecer padrões e classificar espécies arbóreas com alta precisão. Essa tecnologia é capaz de percorrer até 3,5 mil hectares por dia, em uma velocidade de 2 hectares por segundo, reduzindo o tempo de coleta de dados e minimizando custos operacionais.
Mais de 70 mil hectares de floresta amazônica já foram mapeados, gerando um amplo banco de dados. As imagens, captadas por câmeras RGB embarcadas em drones e processadas como ortofotos (imagens aéreas com correção geométrica), fornecem informações detalhadas sobre a vegetação com alta resolução espacial.
