No projeto europeu INNO4CFIS, combinámos drones multiespectrais, dispositivos móveis, medições de campo e modelos digitais, juntamente com os nossos parceiros, para melhorar a estimativa da biomassa e, consequentemente, o acompanhamento do carbono armazenado em sistemas agroflorestais. Os resultados aproximam-nos de metodologias mais objetivas, rastreáveis e transferíveis para o setor
Os sistemas agroflorestais podem contribuir para armazenar carbono na vegetação e no solo, além de favorecer a biodiversidade, proteger contra a erosão e melhorar a resiliência das explorações. No entanto, para demonstrar esta contribuição, precisamos de medir como evoluem as árvores e a biomassa ao longo do tempo.
Esta tarefa é especialmente complexa nos ambientes mediterrânicos, onde coexistem diferentes espécies, tamanhos, densidades e condições ambientais. As medições manuais fornecem informação precisa, mas exigem tempo e são difíceis de repetir em grandes superfícies.
No INNO4CFIS, trabalhámos em metodologias que permitem complementar estas medições através de tecnologias de teledeteção aérea e terrestre.
Drones para caracterizar árvores e parcelas
Através de drones equipados com câmaras RGB e multiespectrais e sistemas de posicionamento de alta precisão, gerámos ortomosaicos, mapas de índices de vegetação, nuvens de pontos tridimensionais e modelos digitais do terreno e da superfície.
A partir destes dados, obtivemos informação sobre a cobertura vegetal, a altura das árvores, as dimensões das copas e a variabilidade existente dentro das parcelas. Quando a estrutura da plantação o permite, podemos chegar a analisar árvores individuais e comparar a sua evolução entre campanhas.
Também verificámos que a resolução das imagens, por si só, não garante um resultado fiável. O planeamento do voo, a calibração dos sensores, as condições de iluminação e vento e a precisão da georreferenciação são fatores essenciais para diferenciar as alterações reais das possíveis variações geradas durante a aquisição e o processamento dos dados.
Medição terrestre da estrutura das árvores
A observação aérea permite caracterizar principalmente as copas, mas oferece menos informação sobre elementos ocultos, como os troncos ou os ramos inferiores.
Para completar estes dados, utilizámos dispositivos móveis que integram sensores LiDAR e RGB e que se apoiam em sistemas de posicionamento RTK. Estas tecnologias permitiram-nos gerar reconstruções tridimensionais e estimar variáveis, como o diâmetro do tronco, fundamentais para o desenvolvimento dos modelos de cálculo de biomassa.
Os resultados obtidos mostram o potencial destes dispositivos para agilizar determinadas medições e comparar a evolução das árvores entre campanhas. No entanto, também evidenciam a necessidade de validar cada metodologia antes de a transferir para outras espécies, parcelas ou condições diferentes.
Das observações à estimativa de biomassa
Os sensores não medem diretamente a biomassa nem o carbono armazenado. Registam sinais a partir dos quais são gerados dados e imagens que devemos processar para obter variáveis relacionadas com a biomassa da vegetação.
Para isso, ligámos os dados obtidos através de drones e dispositivos terrestres às medições realizadas em campo. Estas referências permitem-nos calibrar e validar os modelos utilizados para relacionar variáveis como a altura, o diâmetro do tronco ou as dimensões da copa com a biomassa das árvores.
O nosso objetivo não é substituir o trabalho de campo, mas utilizá-lo de forma mais eficiente. As medições diretas fornecem a referência necessária, enquanto a teledeteção permite ampliar a observação, repeti-la com maior frequência e estendê-la ao conjunto da parcela.
INNO4CFIS impulsiona uma agricultura de carbono baseada em dados
No vídeo seguinte, mostramos como aplicámos estas tecnologias para conhecer com maior precisão a formação de biomassa como base para estimar a fixação de carbono nos sistemas agroflorestais.
A combinação de medições terrestres, drones, dados de satélite e modelos digitais permite-nos complementar as observações de campo com dados objetivos e comparáveis a diferentes escalas.
Além disso, avançámos na ligação destas fontes a uma arquitetura digital de gestão de dados. Deste modo, cada observação pode ser associada a uma parcela, uma árvore, uma data e um procedimento concreto, preservando a rastreabilidade dos dados desde a medição inicial até ao resultado final.
Estas capacidades podem contribuir para o desenvolvimento de futuros sistemas digitais de monitorização, notificação e verificação do carbono. No entanto, a teledeteção representa apenas uma parte do processo e deve ser integrada com metodologias de certificação e quadros que avaliem aspetos como a adicionalidade ou a permanência do carbono armazenado.
Tecnologias transferíveis para o setor
Os resultados do INNO4CFIS demonstram que combinar medições de campo, tecnologias de teledeteção e modelos digitais pode melhorar a monitorização da biomassa nos sistemas agroflorestais.
Desenvolvemos metodologias que permitem caracterizar árvores e parcelas, comparar campanhas e gerar dados fiáveis sobre a sua evolução. O próximo desafio será ampliar a sua validação e alcançar um equilíbrio entre precisão, custo, facilidade de utilização e capacidade de aplicação em diferentes condições.
A agricultura de carbono começa no campo, mas só pode avançar se transformarmos cada observação numa evidência fiável, comparável e rastreável. Na AINIA, continuamos a trabalhar para aproximar estas tecnologias do setor e facilitar uma gestão agroflorestal baseada em dados.
INNO4CFIS —Nature-Based Business Model and Emerging Innovations to Enhance Carbon Farming Initiatives while Preserving Biodiversity, Water Security and Soil Health— é cofinanciado pela União Europeia através do instrumento de Investimentos Inter-Regionais em Inovação I3 do Fundo Europeu de Desenvolvimento Regional, ao abrigo do acordo de subvenção n.º 101115156.
