Aplicações de inteligência artificial na previsão de crescimento florestal e prevenção de incendios : desafios e oportunidades na gestão florestal sustentável

Abstract

Resumo: Este trabalho analisa a aplicação da Inteligência Artificial (IA) na previsão de crescimento florestal e na prevenção de incêndios florestais, com foco nas oportunidades e desafios de sua utilização no contexto brasileiro. O estudo parte da constatação de que a gestão florestal moderna enfrenta um cenário de crescente complexidade, marcado pelas mudanças climáticas, pela pressão por práticas sustentáveis e pela necessidade de otimizar recursos produtivos e mitigar riscos ambientais. Nesse contexto, a IA apresenta-se como uma ferramenta estratégica, capaz de processar grandes volumes de dados e identificar padrões complexos, fornecendo previsões mais precisas para apoiar a tomada de decisão. A pesquisa adota uma abordagem qualitativa e exploratória, com caráter aplicado, fundamentada em revisão bibliográfica, análise documental e estudo de casos nacionais e internacionais. Foram mapeados os principais algoritmos empregados na previsão de crescimento florestal, como Random Forest, Support Vector Machine, Redes Neurais Artificiais e Redes Neurais Convolucionais, além de discutidas variáveis essenciais para alimentar os modelos, incluindo dados de inventário, índices de vegetação obtidos por sensoriamento remoto, informações meteorológicas e características de solo. No campo da prevenção de incêndios florestais, o trabalho destaca iniciativas como o sistema Alarmes, desenvolvido pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), que utiliza IA combinada com dados de satélites da NASA para mapear, quase em tempo real, áreas queimadas nos biomas Amazônia, Cerrado e Pantanal. A plataforma fornece alertas precisos aos órgãos ambientais, permitindo decisões rápidas e eficazes no combate ao fogo e na recuperação da vegetação afetada. Em 2024, por exemplo, mais de 13% do Pantanal foi devastado por incêndios, evidenciando a urgência de tecnologias preditivas e de monitoramento contínuo. Além disso, são exploradas aplicações como redes neurais para detecção de focos de calor, modelos preditivos baseados em aprendizado de máquina e o uso de drones e sensores ambientais para coleta de dados em tempo real. A integração entre IA e sensoriamento remoto é aprofundada, com destaque para o uso de índices espectrais (NDVI, EVI) e modelos híbridos que combinam métodos tradicionais com aprendizado de máquina. Experiências bem-sucedidas de países como Canadá, Finlândia e Austrália ilustram o potencial dessa tecnologia, ao mesmo tempo que evidenciam a necessidade de adaptação às especificidades do Brasil. Como resultado, propõe-se 3 um modelo conceitual para implementação da IA na previsão de crescimento de florestas plantadas e na prevenção de incêndios florestais no país, contemplando etapas desde a coleta e tratamento de dados até a integração com sistemas de gestão e monitoramento contínuo. A análise aponta benefícios como aumento da precisão das previsões, otimização de recursos, suporte a certificações ambientais, redução de riscos e alinhamento a metas ESG, bem como desafios relacionados à qualidade e disponibilidade de dados, infraestrutura tecnológica e capacitação profissional. Conclui-se que a adoção da IA na gestão florestal representa não apenas uma inovação tecnológica, mas também uma oportunidade estratégica para fortalecer a competitividade, a resiliência e a sustentabilidade do setor

Abstract: This study analyzes the application of Artificial Intelligence (AI) in forest growth prediction and wildfire prevention, focusing on the opportunities and challenges of its use in the Brazilian context. The research stems from the observation that modern forest management faces an increasingly complex scenario, marked by climate change, pressure for sustainable practices, and the need to optimize productive resources and mitigate environmental risks. In this context, AI emerges as a strategic tool capable of processing large volumes of data and identifying complex patterns, providing more accurate forecasts to support decision-making. The study adopts a qualitative and exploratory approach, with an applied character, based on bibliographic review, document analysis, and case studies from national and international contexts. The main algorithms used in forest growth prediction were mapped, such as Random Forest, Support Vector Machine, Artificial Neural Networks, and Convolutional Neural Networks. Key variables for feeding the models were discussed, including inventory data, vegetation indices obtained through remote sensing, meteorological information, and soil characteristics. In the field of wildfire prevention, the study highlights initiatives such as the Alarmes system, developed by the Federal University of Rio de Janeiro (UFRJ), which uses AI combined with NASA satellite data to map burned areas in near real-time across the Amazon, Cerrado, and Pantanal biomes. The platform provides accurate alerts to environmental agencies, enabling rapid and effective decisions in fire response and vegetation recovery. In 2024, for instance, over 13% of the Pantanal was devastated by wildfires, underscoring the urgency of predictive technologies and continuous monitoring. Additional applications explored include neural networks for heat spot detection, machine learning-based predictive models, and the use of drones and environmental sensors for real-time data collection. The integration between AI and remote sensing is further examined, with emphasis on spectral indices (NDVI, EVI) and hybrid models that combine traditional methods with machine learning. Successful experiences from countries such as Canada, Finland, and Australia illustrate the potential of this technology, while also highlighting the need for adaptation to Brazil’s specific conditions. As a result, a conceptual model is proposed for 5 implementing AI in forest growth prediction and wildfire prevention in Brazil, encompassing stages from data collection and processing to integration with management and continuous monitoring systems. The analysis points to benefits such as increased forecast accuracy, resource optimization, support for environmental certifications, risk reduction, and alignment with ESG goals, as well as challenges related to data quality and availability, technological infrastructure, and professional training. It is concluded that the adoption of AI in forest management represents not only a technological innovation but also a strategic opportunity to strengthen the competitiveness, resilience, and sustainability of the sector