O avanço da inteligência artificial no agronegócio começa a transformar de forma profunda a silvicultura brasileira. Em um setor que movimentou R$ 240 bilhões em 2024 e administra mais de 10 milhões de hectares de florestas plantadas no país, soluções digitais ganham espaço para aumentar precisão operacional, reduzir desperdícios e melhorar a tomada de decisão do plantio à colheita.
O Brasil ocupa posição de destaque global na produtividade florestal, especialmente no cultivo de eucalipto, com médias entre 35 e 40 metros cúbicos por hectare ao ano, segundo dados da Indústria Brasileira de Árvores (Ibá). A produção de madeira em tora destinada à indústria de papel e celulose também bateu recorde pelo segundo ano consecutivo.
Nesse cenário de larga escala, pequenas falhas operacionais podem representar perdas milionárias ao longo do ciclo produtivo.
Gestão florestal ainda enfrenta gargalos operacionais
Apesar da evolução do setor, grande parte das operações florestais ainda depende de processos manuais e sistemas baseados em estimativas e amostragem. Atividades como definição das linhas de plantio, avaliação da sobrevivência de mudas e inventário de resíduos pós-colheita frequentemente acumulam imprecisões que só aparecem anos depois no resultado operacional.
Como o ciclo florestal possui longo prazo de maturação, erros de planejamento acabam impactando produtividade, logística, uso de insumos e rentabilidade de forma silenciosa.
Foi para atacar esses gargalos que a BemAgro, agtech de Ribeirão Preto (SP), desenvolveu um ecossistema de soluções baseadas em inteligência artificial voltadas à silvicultura de precisão. A empresa é investida e parceira estratégica da Suzano.
IA automatiza planejamento do plantio florestal
Uma das etapas mais complexas da operação florestal é o planejamento das linhas de preparo do solo e plantio. Tradicionalmente, esse processo exige análise técnica detalhada de variáveis como relevo, tipo de solo, drenagem e dimensões das máquinas utilizadas em campo.
Com o uso do sistema Forest Planning, esse trabalho passa a ser automatizado.
A plataforma utiliza inteligência artificial para gerar diferentes cenários de linhas de preparo e plantio com base nas características do terreno e nos equipamentos disponíveis. O gestor consegue comparar os cenários por indicadores objetivos, como número de manobras e extensão total das linhas operacionais.
Além disso, o sistema exporta automaticamente os projetos para os monitores das máquinas agrícolas, permitindo execução direta em campo com maior padronização operacional.
A ferramenta também automatiza a geração de terraços agrícolas, considerando fatores como volume de chuva, área de contribuição hídrica e controle de erosão.
Inteligência artificial identifica falhas no plantio em apenas 20 dias
Outro desafio crítico na silvicultura é a avaliação da sobrevivência das mudas após o plantio. Em muitos casos, decisões de replantio ainda são tomadas com base em amostragens manuais, o que aumenta o risco de erro e compromete a uniformidade do estande florestal.
A solução Forest Early Control utiliza inteligência artificial para realizar um censo completo do talhão cerca de 20 dias após o plantio.
O sistema identifica individualmente cada muda, faz o georreferenciamento das plantas e aponta falhas com precisão espacial. O resultado inclui índice real de sobrevivência, localização exata das falhas em metros lineares e percentual da área efetivamente plantada.
Com informações detalhadas em mãos, o gestor consegue direcionar o replantio apenas para as áreas que realmente necessitam de correção, reduzindo desperdícios de mudas, fertilizantes e mão de obra.
Tecnologia melhora inventário de resíduos florestais
Após a colheita e o baldeio da madeira, parte do volume permanece distribuída no campo. Em operações convencionais, o inventário desses resíduos costuma ser feito por amostragem, o que gera dados pouco precisos para planejamento logístico.
A solução Forest Harvesting automatiza esse processo utilizando inteligência artificial e mapeamento censitário.
Cada tora remanescente é identificada individualmente, georreferenciada e classificada conforme parâmetros definidos pela operação. O sistema calcula comprimento, diâmetro e volume dos resíduos, além de gerar mapas de densidade que indicam as áreas com maior concentração de material.
Com isso, as equipes conseguem organizar rotas de coleta mais eficientes e reduzir custos operacionais na remoção da madeira residual.
Operação integrada conecta dados e execução no campo
Segundo a BemAgro, um dos principais diferenciais da plataforma está na integração entre inteligência geoespacial e operação prática em campo.
Ao invés de apenas gerar mapas e relatórios estáticos, os sistemas transformam os dados coletados em informações operacionais aplicáveis diretamente na rotina florestal. Os relatórios alimentados pelos modelos proprietários de inteligência artificial são integrados a ferramentas avançadas de edição geoespacial, permitindo personalização conforme a realidade de cada operação.
O objetivo é tornar a silvicultura mais conectada, previsível e sustentável, alinhando produtividade, eficiência operacional e uso racional de recursos em toda a cadeia florestal.
Fonte: Portal do Agronegócio
Fonte: Portal do Agronegócio
