O uso da tecnologia de drones no monitoramento e gestão da biodiversidade – Vol. 106 – Maio.2024
Neste volume da Carta da ECCON, abordaremos o uso da tecnologia de drones como ferramenta de apoio no monitoramento e gestão da biodiversidade.
Contexto e Definição
O aumento das pressões sobre os ambientes naturais da Terra, especialmente em meio às mudanças climáticas, representa uma ameaça crescente à biodiversidade e ao equilíbrio dos ecossistemas. De acordo com dados da IPBES, um milhão de espécies de animais e plantas encontram-se atualmente ameaçadas de extinção, representando o maior número já registrado na história da humanidade.
Nesse contexto, é fundamental que medidas eficazes de conservação sejam implementadas para fornecer habitats saudáveis e recursos essenciais para as populações de espécies da fauna e flora. Ainda, para garantir a eficácia dessas medidas de conservação, é de suma importância a obtenção de informações precisas por meio de atividades de monitoramento.
De acordo com um recente estudo publicado pela IUCN em colaboração com a Universidade de Ciências Aplicadas da Caríntia (CUAS), na Áustria, que aborda a estrutura de monitoramento da biodiversidade em áreas protegidas e outras áreas, o monitoramento pode ser definido como o processo de coleta regular e análise temporal de dados, com o objetivo de determinar se os objetivos do projeto estão sendo alcançados.
A integração entre o monitoramento da biodiversidade e o uso de tecnologias
Tendo em vista que as ações de monitoramento desempenham um papel fundamental no êxito da detecção de pressões e impactos negativos sobre a biodiversidade, tais atividades são importantes para a identificação de ajustes necessários nas medidas de conservação. Nesse sentido, a tecnologia surge como uma importante aliada, proporcionando ferramentas avançadas para coleta, análise e interpretação de dados, melhorando assim a eficácia dos esforços de conservação.
O uso de drones pode oferecer benefícios para a visualização de paisagens e a comparação de ecossistemas e habitats em alta resolução e em maior escala quando comparada ao nível do solo. Para garantir a precisão dos dados, muitas vezes é necessário complementá-los com confirmação por meio de atividades de campo em solo. Ainda assim, o uso de drones pode otimizar significativamente as campanhas de campo, resultando em ganhos expressivos em termos de eficiência, acessibilidade, complexidade e qualidade dos dados coletados.
Em se tratando de drones, com o avanço acelerado da tecnologia, uma variedade de sensores tem sido integrada aos programas de monitoramento de biodiversidade. Câmeras RGB com diversas funcionalidades e resoluções afiadas, combinadas com zoom ótico, proporcionam uma visualização aprimorada de áreas específicas, como o dossel de florestas ou características do solo e relevo. Sensores multiespectrais ampliam a capacidade de captura, incluindo bandas como o infravermelho, que oferecem informações valiosas não visíveis a olho nu. Câmeras térmicas viabilizam o monitoramento da fauna arbórea, especialmente em áreas de difícil acesso, como a copa das árvores. Além disso, sensores a laser, como o LiDAR, fornecem nuvens de pontos tridimensionais de alta precisão, com uma variedade de aplicações.
Com isso, torna-se evidente que a inovação tecnológica está abrindo caminhos para abordagens pioneiras no monitoramento da biodiversidade, ampliando as ferramentas de conservação a cada ano.
Vale ressaltar que, na ECCON, com o uso de nossas tecnologias – incluindo o drone DJI Matrice 300 RTK, sensores Micasense, LiDAR, câmera RGB e softwares associados – temos alcançado avanços significativos e inovadores no cálculo de biomassa utilizando a tecnologia LiDAR. Esses avanços incluem, por exemplo, resultados promissores na contagem de indivíduos vegetais em áreas abertas em processo de restauração florestal, indicando um importante aprimoramento nas ferramentas e construção de indicadores de monitoramento de áreas restauradas ou em processo de restauração.
Iniciativas nacionais
Um exemplo prático e muito inovador de tecnologia associada ao monitoramento da biodiversidade é a recente metodologia Netflora, desenvolvida pela Embrapa Acre e que emprega Inteligência Artificial (“IA”) para identificar espécies florestais com potencial econômico. A metodologia se baseia em um banco de dados de 40 mil hectares de floresta para treinar algoritmos capazes de reconhecer espécies de plantas de valor econômico, o que proporciona informações precisas sobre uma área específica, permitindo um inventário prévio da floresta.
De acordo com a instituição, utilizando imagens de drones processadas por IA, o Netflora agiliza o inventário florestal, tornando-o mais rápido, preciso e acessível, permitindo avanços no planejamento e execução de estudos, inventários preliminares e monitoramento em sistemas de manejo florestal de precisão na Amazônia.
Embora inicialmente direcionada para espécies comerciais e de relevância econômica, essa iniciativa brasileira representa uma notável inovação tecnológica e marca um passo significativo no avanço das tecnologias alternativas para o monitoramento de áreas florestas nativas em geral.
Desafios e perspectivas
A discussão sobre a aplicação de tecnologias no monitoramento adequado da biodiversidade é crucial e contínua, tendo em vista que tal atividade é usualmente de longo prazo, e que seu estado da arte está constantemente evoluindo.
É essencial ressaltar a importância da qualidade e confiabilidade dos dados, considerando o uso de diferentes metodologias e ferramentas de monitoramento. O desenvolvimento de um sistema eficiente de monitoramento da biodiversidade requer a integração de várias formas de conhecimento, incluindo considerações éticas, avaliação científica e comunicação eficaz – dentre os quais o conhecimento tecnológico já se tornou indispensável.
A equipe da ECCON Soluções Ambientais possui experiência na atuação com monitoramento de biodiversidade por meio de drone e tecnologias associadas. Para mais informações, acesse nosso site ou entre em contato: contato@ecconsa.com.br.
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Yuri Rugai Marinho
Maria Cecilia F. Ferronato
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