Drones e inteligência artificial transformam trilhas da castanha em mapa digital para extrativistas na Amazônia

Tecnologia desenvolvida pela Embrapa ajuda 18 grupos de extrativistas em Lábrea, no Amazonas, a localizar castanheiras, planejar a coleta e reduzir deslocamentos dentro da floresta
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Na floresta amazônica, encontrar uma castanheira pode depender de experiência, memória e conhecimento do território. Agora, esses saberes tradicionais ganham um novo aliado: drones, inteligência artificial e mapas digitais.

Em Lábrea, no sul do Amazonas, próximo à divisa com o Acre, 18 grupos de extrativistas da Fazenda Nova Fronteira passaram a utilizar um mapa digital com a localização de milhares de castanheiras existentes nas áreas de coleta.

A ferramenta pode ser acessada pelo celular e funciona mesmo sem conexão com a internet. Cada árvore recebe uma localização geográfica, permitindo aos coletores visualizar onde estão as castanheiras e organizar melhor seus percursos.

Tecnologia para dentro da floresta

O mapeamento utiliza o Netflora, tecnologia desenvolvida por pesquisadores da Embrapa Acre que combina imagens obtidas por drones com algoritmos de inteligência artificial para identificar castanheiras e outras espécies florestais.

As informações geradas pelas imagens aéreas são transformadas em um inventário e, posteriormente, em um mapa digital que pode ser utilizado pelos extrativistas durante a coleta.

Na prática, o recurso permite identificar árvores que antes poderiam passar despercebidas e reorganizar os caminhos utilizados durante a safra.

A ideia é simples: andar menos, encontrar mais árvores e aproveitar melhor o tempo de trabalho na floresta.

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Mais eficiência na coleta

Segundo o pesquisador Luciano Ribas, da Embrapa Acre, o mapeamento permite identificar novas árvores próximas às trilhas já utilizadas e reorganizar os percursos.

Em anos de menor produção, explica o pesquisador, ter um número maior de árvores mapeadas pode ajudar os extrativistas a compensar perdas e manter o volume coletado.

O sistema também contribui para organizar os limites das áreas de coleta.

Para os extrativistas, isso significa mais segurança durante o trabalho e menos possibilidade de conflitos relacionados às divisas das áreas utilizadas pelos diferentes grupos.

Conhecimento tradicional continua essencial

Apesar da sofisticação tecnológica, a proposta não substitui quem conhece a floresta.

O projeto considera os próprios extrativistas parte fundamental do processo. São eles que conhecem os caminhos, as condições da mata e as dificuldades envolvidas no transporte da produção.

A tecnologia, portanto, funciona como uma ferramenta de apoio ao conhecimento construído ao longo de gerações.

Essa combinação é especialmente importante porque mapear uma árvore não significa necessariamente conseguir coletar seus frutos. Distância, relevo, condições das trilhas e capacidade de transporte continuam determinando o que pode efetivamente ser aproveitado.

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Castanha, conservação e crédito de carbono

O trabalho faz parte de um projeto de apoio à adoção de práticas sustentáveis de produção de castanha-do-brasil e está vinculado a uma iniciativa de geração de créditos de carbono.

O mapeamento ocorre em uma área de conservação florestal de aproximadamente 52 mil hectares.

Além de melhorar o planejamento da coleta, a tecnologia cria uma base de informações que pode contribuir para o monitoramento contínuo do castanhal e para o conhecimento sobre os recursos disponíveis na floresta.

A experiência de Lábrea também mostra uma possibilidade maior: a tecnologia desenvolvida para o mapeamento de castanheiras pode ser replicada em outras comunidades e para outras espécies florestais.

É um exemplo de como a inovação pode chegar à floresta sem substituir o conhecimento tradicional — e, ao contrário, potencializá-lo.

Na Amazônia, onde distância e acesso são desafios permanentes, transformar a floresta em dados pode significar uma mudança importante na forma de planejar a produção extrativista.

 

Fontes: Embrapa Acre e Embrapa Tabuleiros Costeiros.

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