Desenvolvida pela Embrapa, o Netflora é uma metodologia que utiliza inteligência artificial para identificar espécies florestais de valor comercial. Através de algoritmos treinados com características botânicas, esse sistema consegue reconhecer árvores como castanheira, cumaru-ferro, açaí e cedro com uma precisão de 95%. Além de reduzir custos de produção, essa tecnologia torna mais sustentável o manejo de florestas na Amazônia.
Segundo o pesquisador Evandro Orfanó, da Embrapa Acre, o Netflora traz automação ao planejamento florestal, aumentando a precisão e eficiência na execução de planos de manejo. O algoritmo também fornece métricas, como diâmetro e área de copa, que ajudam a estimar o volume de madeira de cada árvore. Essas ferramentas tecnológicas contribuem para aumentar a produção florestal com conservação ambiental.
Essas pesquisas, iniciadas em 2015, são parte do projeto Geoflora, que envolve a aplicação de geotecnologias no manejo florestal na Amazônia Ocidental. A adoção dessas tecnologias implica investimentos em equipamentos como computadores, drones e baterias, mas os benefícios são significativos: o custo de mapeamento de um hectare de floresta cai de R$ 100-140 para apenas R$ 4-6 com o uso do Netflora. Isso representa uma drástica redução nos custos de produção, aumentando a capacidade operacional das empresas florestais de forma exponencial.
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Para formar o banco de dados de treinamento, mais de 40 mil hectares de floresta em 37 áreas do Acre, Rondônia e sul do Amazonas foram mapeados com drones. Em dois anos, foram realizados aproximadamente mil voos, gerando cerca de 300 imagens aéreas cada. Essas imagens foram tratadas e transformadas em ortofotos de alta resolução e georreferenciadas.
Nove algoritmos foram treinados com base nas informações das ortofotos, cada um com diferentes finalidades e desempenhos. Alguns reconhecem espécies florestais específicas, enquanto outros identificam grupos ou principais árvores da região. O pesquisador Evandro Orfanó destaca que, embora alguns algoritmos já tenham alcançado alta performance, o aprendizado continua.
A meta do projeto é mapear 80 mil hectares de floresta, incluindo novas áreas de interesse comercial na Amazônia, para expandir o banco de dados.
Ainda de acordo com o especialista, à medida que o conhecimento sobre a floresta se expande, torna-se possível aprimorar o treinamento dos algoritmos existentes e desenvolver novos algoritmos específicos para grupos de espécies, de acordo com as demandas regionais. Esse ciclo contínuo de aprendizado e adaptação é essencial para maximizar a eficiência e a precisão das tecnologias aplicadas ao manejo florestal.
(Com informações da Embrapa)
