As Geotecnologias auxiliam a coleta da castanha-do-brasil (castanha-do-pará, castanha-da-amazônia) com o objetivo de conseguir melhor percurso pela mata e assim economizar tempo e esforço dos coletores. Pesquisadores da Embrapa Amazônia Ocidental (AM), em parceria com a Universidade Federal de Viçosa (UFV) e a Universidade Federal de São João del-Rei (UFSJ), desenvolveram uma metodologia para a otimização do traçado de trilhas que dão acesso a produtos florestais não madeireiros.

A solução está  voltada, em especial, a técnicos extensionistas que possuam conhecimento básico de Geotecnologias e Sistemas de Informações Geográficas (SIG). O objetivo é que esses multiplicadores auxiliem comunidades extrativistas utilizando a metodologia para traçar a rota otimizada para cada região considerando fatores como inclinação do terreno, presença de rios, localização das árvores mais produtivas e vários outros.

Baixe no site da EMBRAPA a metodologia completa

A solução foi pensada para auxiliar coletores de castanha-do-brasil, mas pode ser empregada no trabalho com outros produtos extrativistas que têm grande importância econômica para populações tradicionais da Amazônia, além de contribuir para a conservação e o manejo sustentável das florestas nativas. O problema abordado na metodologia envolve, essencialmente, identificar a melhor sequência das castanheiras a serem visitadas e, considerando-se as peculiaridades do terreno (relevo, vegetação, hidrografia), estabelecer o melhor traçado das trilhas. A metodologia de Geotecnologias pode ser utilizada tanto na redefinição de trilhas de castanhais que já são explorados como, principalmente, na elaboração de traçados de novas áreas de coleta.

Melhores condições de trabalho

Esse é um dos resultados do projeto Mapeamento de Castanhais Nativos e Caracterização Socioambiental e Econômica de Sistemas de Produção da Castanha-do-Brasil na Amazônia (MapCast), iniciado em 2014, componente do Arranjo da Castanha-TechCast. De acordo com a pesquisadora da Embrapa Amazônia Ocidental Kátia Emídio da Silva, líder do projeto, a otimização do traçado de trilhas visa identificar o melhor percurso, combinando diversos fatores que determinam o grau de dificuldade de se percorrer determinada região e uma maior eficiência de acesso a árvores ou a áreas de manejo de interesse. Com isso, os cientistas procuraram melhorar a produtividade e as condições de trabalho dos agroextrativistas na Amazônia.

“Ao trabalhar nos castanhais naturais e na floresta nativa, sempre constatamos a dificuldade de se extrair determinados produtos. Assim, sempre me perguntava de que forma poderíamos ajudar esses agroextrativistas em sua atividade. Uma das soluções foi encontrar um melhor traçado para as trilhas que levam aos locais de coleta, diminuindo tempo e esforço”, conta a pesquisadora.

Geotecnologias para definir a inclinação do terreno e rede hidrográfica

A pesquisadora explica que, baseando-se nas características do terreno, são calculados os custos de se percorrer determinada trilha, por meio de um modelo matemático chamado “Velocidade de Tobler”, que leva em conta o ângulo de inclinação do terreno, seja por aclive ou declive.

Para modelar o relevo e a hidrografia, são utilizados dados do Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). Essas informações foram obtidas a partir de uma missão realizada pela agência espacial dos Estados Unidos, a Nasa, que mapeou por radar toda a superfície do planeta. De acordo com Kátia Emídio, os dados do SRTM estão disponíveis gratuitamente para utilização em uma resolução de 30 x 30 metros, obtendo-se os chamados Modelos Digitais de Elevação (MDE) para as áreas de interesse.

A rede hidrográfica é de extrema importância para a determinação dos caminhos otimizados, uma vez que representam barreiras físicas ou dificuldades ao longo do traçado para acesso aos recursos florestais. Assim, os MDE recebem diversos pré-processamentos, objetivando a geração dos Modelos Digitais de Elevação Hidrograficamente Condicionais (MDEHC), permitindo que as delimitações de bacias hidrográficas sejam realizadas com maior precisão. Essa categoria especial de MDEs caracteriza-se por apresentar coincidência considerável com a rede de drenagem real.

Próximo passo: drones irão mapear castanheiras

Depois de os dados de relevo e hidrografia serem modelados, a próxima etapa é a inserção das informações do castanhal que está sendo explorado. Para isso, é necessário conhecer e adicionar as coordenadas das árvores das quais são feitas as coletas na área. De acordo com Kátia Emídio, essas árvores têm de ser mapeadas a partir de algum método, geralmente com a marcação da localização com receptor GPS no local. A equipe do projeto MapCast avalia desenvolver uma outra metodologia para a identificação das árvores de interesse por meio de drones e Geotecnologias.

Nos passos seguintes, os pesquisadores preveem a construção de uma rede para simular o deslocamento ao longo do terreno, considerando como custo de deslocamento a declividade e a presença da rede hidrográfica. A metodologia é flexível e adaptável às diferentes realidades locais, podendo-se inserir diferentes custos. Assim, pode-se restringir a transposição de corpos d’água, ou apenas incluir suas superfícies como um fator de “custo” (dificuldade), podendo ser cruzadas quando não houver outra alternativa ou, ainda, locomover-se utilizando barco.

Além disso, a tecnologia permite a indicação de locais provisórios para o armazenamento do material coletado em uma área (entrepostos), também com o objetivo de facilitar o trabalho do agroextrativista. O sistema sugere os locais que servem de entreposto quando se está percorrendo a trilha, localizados em posições estratégicas no conjunto de árvores que formam o castanhal, de forma a exigir o menor esforço no momento de levar a produção até o meio de transporte, que geralmente são pequenos barcos. A pesquisadora chama a atenção para a aplicação da metodologia de forma conjunta com os agroextrativistas, que podem contribuir para sua validação e melhoria, considerando-se o conhecimento que possuem das áreas de extrativismo.

Fonte: EMBRAPA

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