Viabilidade econômica da adoção da tecnologia UAV-LIDAR para inventário florestal de precisão

Abstract

Resumo: Este estudo teve como objetivo determinar a viabilidade técnica e econômicada adoção do sensoriamento remoto UAV-LiDAR para a estimativa volumétrica wallto-wall em plantios de Eucalyptus spp., em substituição ao inventário florestaltradicional. A validação técnica demonstrou que algoritmos de machine learningcalibrados com amostra reduzida de campo (10% a 40% das parcelas originais)garantem precisão estatística equivalente ao método convencional. Com base nisso,a viabilidade econômica foi analisada via simulação de Monte Carlo, avaliando o valorpresente líquido (VPL) sob condições de incerteza em escalas de 100 a 10.000hectares no inventário pré-corte (IPC) e no inventário florestal contínuo (IFC). Osresultados revelaram uma "parábola de viabilidade" condicionada à escala. No IPC,houve viabilidade na maioria dos cenários, graças à drástica redução do custoamostral. No IFC, a parábola foi mais estreita, consolidando a vantagem econômicaentre 2.500 e 5.000 hectares. Concluiu-se que o UAV-LiDAR é técnica efinanceiramente viável, tendo o potencial de mitigar a escassez de mão de obra eimpulsionar a gestão florestal de precisão

Abstract: This study aimed to determine the technical and economic feasibility ofadopting UAV-LiDAR remote sensing for wall-to-wall volumetric estimation inEucalyptus spp. plantations, replacing the traditional forest inventory. Technicalvalidation showed that machine learning algorithms calibrated with a reduced fieldsample (10% to 40% of the original plots) ensure statistical precision equivalent to theconventional method. Based on this, economic viability was analyzed using MonteCarlo Simulation, assessing the net present value (NPV) under uncertainty for scalesfrom 100 to 10,000 hectares in pre-harvest inventory (IPC) and continuous forestinventory (IFC). Results revealed a scale-dependent "viability parabola" (NPV). In IPC,economic viability was broad across most scenarios due to the drastic reduction insampling costs. For IFC, the parabola was narrow, consolidating the economicadvantage between 2,500 and 5,000 hectares. We concluded that UAV-LiDAR istechnically and financially feasible, with the potential to mitigate labor shortages anddrive precision forestry