Telemetria veicular e algoritmos de aprendizado não supervisionados na gestão e análise de estradas florestais.

Abstract

O presente trabalho avalia a aplicação de dados da telemetria veicular e algoritmos de aprendizado não supervisionados para inferências relacionadas às estradas florestais. Foram utilizados dados coletados por dispositivos de telemetria instalados em veículos leves e analisadas variáveis como velocidade, aceleração e localização geográfica, o que possibilitou a identificação de desvios de velocidade, a classificação das estradas conforme o grau de intensidade de uso e a detecção de estradas não mapeadas. A integração com Sistemas de Informação Geográfica (SIG) foi fundamental para a espacialização e análise dos dados, uma vez que facilitou o planejamento logístico e o mapeamento viário. Os resultados mostram que o uso da telemetria pode contribuir para a melhoria da segurança e a eficiência nas operações florestais, além de permitir a identificação de estradas críticas para o transporte de madeira e outros recursos. Foi também possível estimar o impacto do tempo ocioso de veículos, com motor ligado, no consumo de combustível, indicando práticas para a redução de custos operacionais e emissões de poluentes. Conclui-se que a utilização de telemetria veicular associada a ferramentas de SIG apresenta grande potencial para aprimorar a gestão de estradas florestais, além de promover a sustentabilidade das operações.