Em nível global, as expectativas em torno da restauração florestal evoluíram. Os projetos agora envolvem áreas maiores, estruturas de financiamento mais complexas e níveis mais altos de escrutínio. A restauração é cada vez mais avaliada quanto à sua capacidade de produzir resultados rastreáveis e verificáveis ao longo do tempo. Durante a COP30, a MORFO abriu um local de restauração em Belém para explorar como o monitoramento precoce molda os projetos de restauração durante sua fase inicial de estabelecimento.
Se você não estava em Belém, este artigo fornece uma visão geral clara e factual do que foi mostrado no site, do que foi medido e do que foi discutido. Se você visitou, ele oferece um resumo estruturado do que você viu, em um formato que pode ser compartilhado com colegas e equipes que não estavam presentes.
O contexto do site de Belém
O local visitado durante a COP30 foi estabelecido em antigas pastagens afetadas pelo uso prolongado de gado. Antes da intervenção, a área apresentava solo compactado, baixo teor de matéria orgânica e predominância de gramíneas invasoras.
O plantio ocorreu cinco meses antes do evento, após uma fase de diagnóstico combinando imagens de satélite, pesquisas com drones e análises de solo no local. A seleção das espécies foi guiada pelas características do solo e modelos de projeção climática, e não por uma receita de plantio predefinida.
No momento das visitas:
- o site tinha cinco meses
- a cobertura vegetal inicial era visível na maior parte do hectare
- 18 espécies nativas já haviam sido identificadas entre as mudas estabelecidas
- o monitoramento estava produzindo dados espacializados em escala de hectare
Durante as duas semanas da COP30, 983 líderes visitaram o local em pequenos grupos, muitas vezes acompanhados por equipes de campo e cientistas.
Como o monitoramento precoce foi usado no local
Desde os primeiros meses após o plantio, os dados de monitoramento foram usados para apoiar as decisões operacionais no local.
Imagens de drones de alta resolução cobriram todo o hectare. A partir dessas imagens, os modelos de IA identificaram e mapearam mudas individuais. Neste local, mais de 4.000 mudas foram detectadas e espacializadas em nosso local de um hectare.
Essas detecções forneceram informações sobre padrões de distribuição, variações de densidade entre zonas e dinâmica de estabelecimento inicial.
Sensores bioacústicos instalados no local registraram a atividade aviária. Durante o período de monitoramento, 106 espécies de aves foram identificadas. Para os visitantes, esses dados complementaram as observações da vegetação, fornecendo indicadores iniciais de biodiversidade.
Durante as caminhadas no local, as equipes de campo consultaram esses conjuntos de dados para explicar como as decisões de gerenciamento estavam sendo ajustadas:
- identificação de zonas com menor densidade de estabelecimentos
- detecção de áreas onde a pressão invasiva exigiu intervenção direcionada
- confirmação de zonas onde a regeneração natural excedeu as projeções iniciais
O monitoramento foi apresentado como uma forma de documentar e acompanhar trajetórias durante a fase de estabelecimento.
O que você pode observar durante as caminhadas pelo local
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Caminhar pelo local tornou vários aspectos tangíveis. Primeiro, a heterogeneidade era visível em escalas espaciais curtas. A textura do solo, os níveis de umidade e a cobertura vegetal variaram significativamente dentro do hectare. Essas variações explicaram as diferenças nos padrões de estabelecimento entre as zonas.
Em segundo lugar, os perfis de crescimento inicial diferiram de acordo com os objetivos definidos durante a fase de diagnóstico. Algumas zonas enfatizaram a densidade, outras a heterogeneidade, dependendo das condições do solo e das metas ecológicas de longo prazo. Esses padrões foram observáveis tanto no solo quanto em imagens de drones.
Em terceiro lugar, as ações corretivas e de manutenção já estavam programadas e, em alguns casos, em andamento. Essas ações seguiram limites predefinidos vinculados a indicadores de monitoramento e faziam parte do plano operacional inicial e, para muitos visitantes, isso esclareceu como a restauração em estágio inicial pode apresentar resultados visuais diversos no mesmo local.
Parcerias tecnológicas que apoiam a visibilidade precoce
Várias discussões durante as visitas se concentraram em como o monitoramento precoce foi tornado operacional em grande escala. O AI Suite da MORFO, desenvolvido em parceria com o Google por meio de uma colaboração de vários anos, combinou imagens de drones, detecção baseada em IA e painéis estruturados para produzir conjuntos de dados consistentes e comparáveis ao longo do tempo.
A parceria com o Google se concentrou na confiabilidade dos dados, na capacidade de processamento e na escalabilidade, permitindo o monitoramento em nível de hectare sem depender de amostragens de campo limitadas. Durante as visitas, a ênfase permaneceu em como essas ferramentas apoiaram a interpretação oportuna das condições de campo.
Governança científica e validação de campo
O site de Belém também refletiu a colaboração contínua com parceiros científicos.
As parcerias referenciadas durante as visitas incluíram trabalhos com a Embrapa, UFV, UFSCar e IRD. Essas instituições contribuíram para protocolos de análise de solo, estruturas de seleção de espécies e validação de metodologias de monitoramento. A contribuição científica informou o diagnóstico de campo, o projeto de plantio e a interpretação dos dados de monitoramento precoce. Também apoiou a definição de indicadores usados para acompanhar a evolução do site. Para os visitantes, isso forneceu um contexto sobre como os dados de monitoramento precoce foram interpretados em referências científicas compartilhadas.
O que o monitoramento precoce mudou na prática
Nas discussões no local, surgiu uma observação consistente: o monitoramento precoce não eliminou a incerteza, mas a tornou observável no início do cronograma do projeto. Em vez de confiar em resultados consolidados vários anos após o plantio, as equipes puderam observar a dinâmica do estabelecimento em poucos meses, com dados espacializados apoiando as decisões sobre onde e como intervir durante a fase inicial. Para muitos visitantes, isso reposicionou o monitoramento como uma entrada operacional em vez de uma saída retrospectiva.
