Um drone com sensor remoto Lidar (do inglês Light Detection and Ranging), que usa tecnologia óptica de detecção remota, para o mapeamento tridimensional das florestas começou a operar no Projeto Cauaxi de conservação, na Amazônia. O Cauaxi está sendo desenvolvido na macrorregião de Paragominas, interior do Pará.
Trata-se de um tipo de projeto que envolve emissão de gás carbônico (CO²) evitada e é aplicado pela climate tech beCarbon. Esta é uma startup (empresa nascente) que promove soluções climáticas naturais com recursos financeiros do mercado de carbono para mitigar os efeitos das mudanças climáticas globais. A brCarbon já usava o equipamento em uma etapa de testes e agora incorporou a tecnologia aos trabalhos de rotina.
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“É uma floresta que, potencialmente, seria desmatada e, aí, vem o projeto de carbono para evitar que seja desmatada. O projeto dá recursos para o fazendeiro deixar a floresta em pé, em vez de desmatar”, disse à Agência Brasil o diretor Redd+ (reduções de emissões de gases de efeito estufa e aumento de estoques de carbono florestal) da brCarbon, Danilo Almeida.
Uma das frentes de trabalho da startup nacional é a geração de créditos de carbono para produtores rurais por meio da conservação de áreas florestais dentro de suas propriedades. Além do ganho ambiental e de benefícios climáticos, a manutenção da floresta em pé do excedente da reserva obrigatória por lei é transformada em resultado financeiro para os proprietários.
As áreas em Paragominas totalizam 57 mil hectares, ou o equivalente a 57 mil campos de futebol, e fazem parte de um projeto de carbono do tipo AUD (avoiding unplanned deforestation), cujo objetivo é evitar a emissão de carbono que ocorre com o desmatamento não planejado, ou o desmatamento ilegal, que pode ocorrer devido à pressão no entorno de uma área. Os dirigentes da brCarbon acreditam que este será, provavelmente, o primeiro trabalho com uso dessa tecnologia em projetos de conservação na Amazônia brasileira certificado pela Verra, principal plataforma global de registro de crédito de carbono.
Características
Uma das características principais dos projetos de carbono da brCarbon é mensurar o estoque de carbono existente na floresta, a biodiversidade e o aspecto social, com cientistas que vão às comunidades situadas no entorno. “Nessa parte de mensuração do carbono, é feito um inventário em campo. Vão pessoas para a região, mensuram as árvores, seu diâmetro e altura e estimam o carbono. Depois, utiliza-se o Lidar para conseguir construir um modelo estatístico e extrapolar essa informação que se tem do campo, de mensuração da biomassa, e fazer um mapa de biomassa de toda a área que é sobrevoada por drone”, explicou Almeida.
Com isso, os pontos amostrais de pequenas área feitos em campo por pessoas conseguem ser multiplicados em milhares de hectares. “E conseguimos ter um mapa de biomassa com alta acurácia dessas estimativas”, disse Almeida.
Segundo Almeida, todo o mérito do trabalho cabe ao sensor Lidar, e não ao drone, “que só carrega o sensor. Só voa. O que realmente mensura as árvores, faz o escaneamento da floresta, é o sensor. Ele consegue capturar a altura da vegetação, consegue capturar o solo que está abaixo da floresta, o sub-bosque da vegetação. E, com esse modelo tridimensional da vegetação, conseguimos estimar, com alta acurácia, a biomassa ou os estoques de carbono que estão na floresta.”
Em outras palavras, o sistema drone/Lidar faz o georreferenciamento, a medição de altura das árvores, as estimativas de carbono acima do solo e a identificação e a quantificação de clareiras.
Danilo Almeida informou que este equipamento será aplicado em todos os projetos da startup no Brasil. “Não só dentro dos projetos de Redd, de emissão de carbono evitada, mas também nos projetos de restauração, que fazem o sequestro do carbono da atmosfera, por meio do reflorestamento de florestas nativas”. Estão nesse campo projetos no Cerrado e na Mata Atlântica. A ideia é também levar o sensor Lidar para outros projetos envolvendo restauração, localizados nos estados do Acre, Amazonas e Mato Grosso, “porque aumenta muito a acurácia e reduz também o esforço de campo”.
