O objetivo do trabalho foi utilizar as técnicas de geoprocessamento na aquisição, manipulação, espacialização
e visualização de dados do padrão de qualidade de estradas florestais, e na confecção de mapas temáticos,
com a identificação de pontos críticos para o transporte de madeira, servindo como subsídio para o
desenvolvimento de um programa de manutenção preventivo e regular. Identificaram-se e avaliaram-se a
integridade e as condições de operação de estradas florestais mediante levantamento contínuo de defeitos na
superfície de rolamento e obtenção do ICRNP (índice de condição da rodovia não-pavimentada). A base de
dados georreferenciada, a alocação das unidades amostra e a espacialização da rede viária foram obtidas com
auxílio da imagem do satélite CBERS II, modelo de elevação do terreno SRTM, e GPS. A identificação e a
avaliação das rodovias, por meio de levantamentos detalhados em campo, demonstraram as condições da
superfície de rolamento das rodovias, gerando informações sobre os trechos mais críticos e a intensidade de
cada defeito, apontando ainda ações e base de custos para manutenção das estradas florestais. As técnicas de
geoprocessamento, GPS, sensoriamento remoto e SIG mostraram-se como eficientes ferramentas para a
interpretação, qualificação e quantificação de fenômenos naturais da região de estudo e para auxílio na
gerência de pavimentos das estradas florestais. O SIG integrou os dados referentes aos padrões de operação
e manutenção das rodovias à base de dados georreferenciada, manipulando, espacializando e disponibilizando
visualmente, por meio de mapas, as informações geradas.
This purpose of this research was to apply geoprocessing techniques for data acquisition, preparation,
georeference, and display for assessing quality standards of forest roads and mapping critical points of the
timber transportation, which contribute to support the development of a pavement preventive and ordinary
maintenance program. First, the road pavement integrity and condition were assessed by conducting a continuous
survey on road defects and estimating the NPRCI (Non-Paved Road Condition Index). The georeferenced
dataset, the sampling unit’s allocation, and the road network spatial location were conducted using satellite
(CBERS-II) and SRTM imagery and GPS field data. The road identification and the assessment of pavement
condition were based on a detailed field survey, which revealed the road pavement conditions and derived
useful supporting information regarding the most critical parts of the forest road and its defect severity, also
pointing out practical measures to fix them, estimating costs for the required road maintenance. The
Geoprocessing techniques, GPS, remote sensing dataset, and GIS showed to be efficient tools for identifying,
mapping, and quantifying this natural phenomenon in the region being studied and may support the definition
of maintenance program of non-paved forest roads. Results showed that the GIS could integrate the dataset
containing standards of forest road ordinary operation and maintenance to a geographic database, which
subsequently allowed to georeference, manipulate, and display this information on thematic maps.
