Com informações do InSAC - 21/08/2020
Drone autônomo que voa no meio de florestas consegue calcular quantidade de árvores e até a espessura de cada uma.
Guarda-florestal robótico
Pesquisadores das universidades de São Paulo (USP) e da Pensilvânia (EUA) desenvolveram um sistema computacional capaz de controlar um drone de forma autônoma no interior de florestas, permitindo que ele desvie de árvores e mapeie grandes territórios em poucos minutos.
"Além de termos a possibilidade de fazer um inventário florestal em uma área de cobertura muito maior, com a atuação do drone esse processo se torna muito mais rápido, seguro e preciso," explicou Guilherme Nardari, um dos responsáveis pelo desenvolvimento.
Pelos cálculos do pesquisador, com um veículo aéreo não tripulado (VANT) autônomo seria possível mapear uma floresta inteira de 400 mil metros quadrados em apenas 30 minutos. Se o mesmo trabalho fosse realizado por uma equipe de engenheiros florestais, por exemplo, o tempo saltaria para mais de um mês.
Pela dificuldade da tarefa, os profissionais optam por avaliar pequenos trechos da floresta e fazer uma estimativa dos dados totais, gerando informações muito menos precisas e com menos detalhes.
Drone com voo autônomo
Com peso aproximado de três quilos e autonomia de voo de 20 minutos, o drone quadrimotor leva uma câmera, um computador de bordo, um controlador de voo e um sensor a laser, responsável por calcular em tempo real a distância entre o drone e as árvores ao seu redor.
Para evitar que o drone colida com algum objeto durante o voo, o sensor a laser dispara milhares de feixes de luz por segundo que, conforme se refletem nas árvores e voltam ao veículo, permitem calcular a distância delas para o Vant e também estimar a espessura de cada tronco ou galho.
Todos esses dados são interpretados por um algoritmo desenvolvido pela equipe que utiliza inteligência artificial para detectar árvores, mapear a região e guiar o drone na direção correta, fazendo com ele se esquive dos obstáculos.
Ao mesmo tempo, o algoritmo gera um mapa em 3D da floresta, revelando o número de árvores do local, o volume de madeira, a área coberta por vegetação, entre outros dados. Segundo os pesquisadores, o drone também é capaz de identificar folhagens no chão, permitindo avisar as autoridades sobre um risco maior de queimadas, que são muito comuns tanto no Brasil como nos EUA, onde o veículo está sendo testado.
O drone cria um mapa em 3D da floresta sobrevoada.
Drone para monitorar florestas
"Nós conseguiríamos avaliar o estado de conservação das florestas e detectar locais que precisam de reflorestamento, servindo de alerta para as autoridades ambientais caso alguma região apresente transformações suspeitas ao longo do tempo," afirma a professora Roseli Romero, membro da equipe.
Atualmente o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe) realiza alguns levantamentos florestais por imagens de satélite, mas são estimativas que impossibilitam uma análise mais minuciosa da vegetação em áreas específicas.
Segundo Guilherme, o algoritmo desenvolvido para controlar o drone permite um mapeamento mais preciso e com informações mais detalhadas sobre a floresta, além de voos menos suscetíveis a interferências em comparação com outros modelos desenvolvidos por outras equipes.
Nos Estados Unidos, os cientistas parceiros no estudo criaram uma empresa e já começaram a oferecer alguns serviços de mapeamento com o drone para a iniciativa privada. Segundo Guilherme, há interesse em trazer a tecnologia para o Brasil, mas antes o sistema de controle do Vant precisaria passar por algumas adaptações, afinal, existem diferentes tipos de florestas no país, com obstáculos distintos, que podem dificultar as missões com o veículo aéreo.
A estimativa de custo para cada drone autônomo como esse é de R$ 60.000,00. "O valor não é alto se comparado ao retorno que ele pode trazer para a população em geral, com a preservação das florestas e do meio ambiente," disse Roseli.
Artigo: SLOAM: Semantic Lidar Odometry and Mapping for Forest Inventory
Autores: Steven W. Chen, Guilherme V. Nardari, Elijah S. Lee, Chao Qu, Xu Liu, Roseli Ap. Francelin Romero, Vijay Kumar