2. Principais Tópicos
2
Conceitos Gerais Silvicultura de Precisão
Tecnologias utilizadas na colheita
Tecnologias utilizadas na agricultura
Usos potenciais
Silvicultura de Precisão na Fibria
Apresentação geral da Fibria
Definição de silvicultura de precisão
Tecnologias utilizadas
Desenvolvimentos futuros
Controle de qualidade
Performance da floresta
4. Contextualização e Desafios
Fornecimento de dados
Skotare
Queremos planejar e controlar para
maximizar valor e minimizar os
custos!
Nossa cadeia de produção
Precisamos de dados!!
Dados padronizados!!
4
9. O operador deve
observar o mapa para
não ultrapassar a
divisão de eito.
Deslocamento sem
produção, retornado
para pegar outro eito.
Deslocamento sem
produção, retornado
para pegar outro eito,
com movimentos de
cabeçote evitando
que o programa exija
código de justificativa
de parada (Off-Road)
Máquina não
deslocando até o
meio do talhão,
fazendo com que a
máquina que estiver
cortando do outro
lado desloque mais.
Divisão
do eito
ANÁLISE DOS DADOS GEO-REFERENCIADOS (RELATÓRIO DE PRODUÇÃO EM POSIÇÃO INTEGRADA)
Exemplo Geo-Referenciamento
10. Volume médio por árvore colhida georeferenciado
Área colhida 6,1 ha
Volume 223,8 m3sub/ha
Área Basal 24 m2/ha
Volume Indiv. 0,53 m3sub
Exemplo Geo-Referenciamento
10
13. Integração de Processos por Projeto
Integração de processos e melhorias
• Mapas de correlação (melhorias de
produtividade)
• Rastreabilidade de fluxo de trabalho
• Central de Controle Operacional
SENSOR
SOFTWARE
Silvicultura – Prioridade Mecanizar
21. Detecção de Alvos
RELATÓRIOS DE GESTÃO - SADI
Cruzamento / alvo
Detecção de Fumaça/alerta
Mapa de Ocorrências
Análise de Focos
Integração com Proteção Florestal
26. Fibria – Player Vencedor
Valor Ativos Biológicos R$ 3.7 bilhões
Valor Terras Próprias R$ 1,2 bilhões
Valor de Mercado da Fibria R$ 18,0 bilhões
Note: Valores Dezembro 2014
26
31. Silvicultura de Precisão na Fibria
31
“A silvicultura de precisão é um conjunto de tecnologias que requer um novo
modelo de administração, baseado no conhecimento das variáveis espaciais, no
“nano planejamento operacional”, no monitoramento embarcado, nas ações
preventivas ou imediatas, na análise estatística de dados, suportada pela
sensibilidade e experiência profissional, que traz definição estratégica para cada
micro sítio florestal”
Marcelo Ambrogi
Um Novo Modelo de Administração
33. Complexidade da Silvicultura
Principais fatores que direcionam as operações florestais e tornam complexa a
definição técnica das melhores máquinas e implementos:
Topografia Tipo Solo Clima
4o
10o
18o
35o
29o
40o
8o
14o
45o
A
C
E
D
F
B
G
H
Com
Sem
Qual máquina+implemento devo utilizar?
33
34. Abordagem Integrada por Pacotes/Módulos
Organizar a complexidade agrupando em módulos, especialmente por topografia e principal tipo de solo
(foco em limitações físicas). E para cada módulo é possível definir qual o melhor pacote tecnológico –
máquina+implemento – com o melhor custoxbenefício atendendo as prescrições técnicas.
Topografia Tipo Solo Clima
4o
10o 18o
35o
24o 40o8o
14o
45o
AC
E
D
F B
G
H
Com
Sem
28o
Z
34
35. Exemplo de abordagem em áreas declivosas onde a
colheita é feita com guincho (até declividade de 35º). Preparo de solo + fertilização +
herbicida (implemento em
máquina de pneu com guincho)
Possibilidade de plantio mecanizado
35
Abordagem Integrada por Pacotes/Módulos
36. Padronização das Atividades
Na colheita esta equação já está bem definida e profissionalizada, com fornecedores de máquinas
estabelecidos (não há espaço para soluções de fundo de quintal e gambiarras).
Já a situação na silvicultura é o oposto: ausência (ou presença incipiente) de máquinas e
implementos dedicados com fornecedores de equipamentos profissionais; por ser operação
terceirizada e que exige menos investimento em máquinas especializadas, cada terceiro tem a sua
solução e isso gera uma grande diversidade e falta de profissionalismo (soluções pontuais com
gambiarras que não são sustentáveis). Há grandes oportunidades de padronização
máquina+implemento para cada módulo (grupo topografia+solo+clima) – foco em diminuir
variabilidade da floresta (redução custo madeira).
36
37. Necessidade de Utilizar
Recursos Tecnológicos
GESTÃO AMPLIADA
Saber o que medir e garantir a análise
dos dados aplicando ao processo
decisório.
GESTÃO DE
PESSOAS
GESTÃO
SEGURANÇA
GESTÃO
PRODUTIVIDADE
Floresta de Precisão na Fibria
37
38. Colheita
Apontamento de produção automático;
Demarcação Eito automático;
Leitura do Microplanejamento no computador de bordo;
Logística
Telemetria de caminhões e máquinas de estradas;
Demarcação de Estradas Automática;
Principais Projetos
Silvicultura
Controle de vazão de adubação;
Controle de vazão de herbicida;
Controle Incêndio com câmeras;
Terra e Floresta
Sensoriamento Remoto : Controle de área , sobrevivência e
matocompetição;
Automação de Processamento: Microplanejamento ,
sobrevivência e matocompetição;
Mobile: disponibilização de dados no campo (smartphone e
tablet)
Floresta de Precisão na Fibria
38
39. Silvicultura de Precisão - Viveiro
A silvicultura de precisão deve iniciar no viveiro – melhor qualidade das mudas e
compreensão das variabilidades entre clones (foco em aumentar sobrevivência inicial no campo)
39
41. O foco da Fibria é atingir o “nano” planejamento, e o primeiro passo para
chegar lá e ter um micro-planejamento mais detalhado
O plano operacional determina a distribuição das ATIVIDADES ao longo do TEMPO em um cronograma
Preparo de solo Fertilização ………… ……….
tempo
41
“Nano” Planejamento Operacional
42. Novo Sistema de recomendação de fertilização – SIRA – faz a prescrição da
dose de fertilizante ao nível de talhão
Com o novo sistema de
recomendação a dose
ficou mais precisa
reduzindo o desperdício
de adubo. O custo de
adubação (insumo)
chegou a ser reduzido
em 17% em algumas
regiões.
42
Microplanejamento da Fertilização
45. O foco inicial foi garantir uma taxa constante de aplicação do fertilizante,
reduzindo a variabilidade
45
Monitoramento da Fertilização
46. Melhoria na precisão da aplicação da dose de fertilizante
Resultados históricos da melhoria da assertividade na aplicação de fertilizantes com a
implementação do sistema de monitoramento
46
Monitoramento da Fertilização
47. 47
Mapa de velocidade da
aplicação
Mapa da classe de
tamanho do formigueiro
Precisão da aplicação
Sistema de monitoramento da aplicação de isca formicida mecanizado
- Mapas de aplicação localizada e sistemática;
- Dados de variabilidade da dose, espaçamento entre aplicações, velocidade de aplicação.
Ganhos de produtividade relacionados com otimização das calibrações do equipamento
As informações geradas pelo sistema de aplicação podem ser utilizadas para monitorar o controle
das populações de formiga
Monitoramento da Aplicação de Isca
48. • 3 anos de desenvolvimento – aguardando aprovação da
nova lei regulamentando o uso para iniciar escala
operacional
• Aumento de produtividade no controle de qualidade pós
plantio para 700 ha/dia
• Floresta vista de cima – possibilidade de censo
48
Uso de RPA no Monitoramento Florestal
RPA = Aeronave remotamente pilotada (nomenclatura
da ANAC, não está considerando VANT)
50. • Produtos controle de qualidade:
– Taxa de sobrevivência
– Infestação de ervas daninhas
– Validação brotação
– Atualização base cartográfica
Relatório de sobrevivência
Qualidade da brotação
Atualização mapas
50
Uso de RPA no Monitoramento Florestal
51. 11%
8%
30%
3%
30%
11,17%
Fibria
Validation
CiaX
(Plots)
CiaX
(Census)
CiaY
(Plots)
CiaY
(Census)
Fieldsampling
Campina - Talhão 18
% Mortalidade
A informação do censo
mostra o potencial de
aumentar o uso da área
líquida – mostra áreas não
plantadas e clareiras (melhor
estratificação da floresta –
reduzindo o erro da
estimativa de volume por ha
do inventário)
51
Processamento Imagens RPA - Censo
O censo deixa claro os locais onde o uso da área líquida do talhão não está sendo
aproveitada – gerando questionamentos sobre tecnologias de silvicultura de precisão
Antes de investir em
tecnologias de precisão na
silvicultura, é importante
utilizar toda a área líquida
disponível no talhão para o
plantio. Importância do micro
planejamento e necessidade
de realinhamento (ter
tecnologia embarcada no
preparo – RTK)
52. Possibilita estimar a
quantidade de resíduos da
colheita no campo, para
potencial uso como
biomassa
52
Q&C Levantamento Resíduos da Colheit
Uso Potencial Futuro de Imagens de RPAs
53. Modelo Digital do
Terreno (MDT) usando
imagem de RPA com
laser em áreas
declivosas
53
Uso Potencial Futuro de Imagens de RPAs
54. Possibilita a visualização 3D das
pilhas de madeira no campo e
estimativa do volume estocado
54
Uso Potencial Futuro de Imagens de RPAs
55. 55
Uso Potencial Futuro de Imagens de RPAs
Estimativa volume estocado no
pátio de madeira na fábrica
56. 56
Outras Tecnologias de Sensoriamento Remoto
Análises de NDVI (ou EVI) com imagens RapidEye (resolução 5m)
57. 57
Outras Tecnologias de Sensoriamento Remoto
Classe de Idade
Var. Classificação 0 1 2 3 4 8 Total (ha)
2 242.09 189.12 46.16 1.03 16.63 0.20 495.23
3 133.18 76.38 1.68 1.70 212.94
4 98.44 12.14 0.60 111.18
Total (ha) 473.70 277.65 47.83 1.03 18.94 0.20 819.35
Desempenho acima do esperado
Análise da variabilidade dentro do talhão possibilita classificar as áreas e gerar um
plano de ação para recuperar as áreas danificadas (também gera histórico com vôos
regulares)
58. 58
Outras Tecnologias de Sensoriamento Remoto
Uso de LiDAR para
mapeamento de
estradas e
mapeamento da
estrutura da floresta ao
nível da árvore
(classificação da
variabilidade da floresta
dentro do talhão)
59. 59
LiDAR mean height (m)
0 10 20 30 40
Totalstemvolume(m
3
ha
-1
)
0
200
400
600
800
1000
1200
LiDAR 95th height percentile
0 10 20 30 40 50
Meantopheight(m)
0
10
20
30
40
50
Outras Tecnologias de Sensoriamento Remoto
Uso de LiDAR para censo do volume, substituindo o método de amostragem
utilizado atuamente no inventário florestal
60. COLHEITA
LOGÍSTICA
SILVICULTURA
60
Controle de Qualidade das Operações
É o controle de qualidade que garante que as novas tecnologias de precisão
incorporadas nas operações florestais, estão de fato otimizando e melhorando os
processos. Com o objetivo final de reduzir a variabilidade da floresta (maior uniformidade)
61. Gestão da informação e disseminação da informação (controle dos processos e também da
performance da floresta)
Coleta e disseminação dos dados Gestão dos dados Análise e relatórios
61
Controle de Qualidade das Operações
62. Performance da Floresta - IFQ é o indicador mensal de performance da floresta, verificando
a performance de todos os talhões (altura, sobrevivência, índice de uniformidade e DAP)
nas idades de 6 e 12 meses
62
Controle de Qualidade Performance de Floresta
63. IFQ também relata o Índice de Uniformidade - que está relacionado com a produtividade
63
Controle de Qualidade Performance de Floresta
64. Índice de Uniformidade em operações utilizando tecnologias de monitoramento embarcadas
As áreas com operações que foram
realizadas utilizando sistemas
embarcados de monitoramento, estão
apresentando resultados do Índice de
Uniformidade melhores do que a
média
64
Controle de Qualidade Performance de Floresta