Geographic Information System (GIS) is an indispensable software tool in forest planning. In forestry transportation, GIS can manage the data on the road network and solve some problems in transportation, such as route planning. Therefore, the aim of this study was to determine the pattern of the road network and define transport routes using GIS technology. The present research was conducted in a forestry company in the state of Minas Gerais, Brazil. The criteria used to classify the pattern of forest roads were horizontal and vertical geometry, and pavement type. In order to determine transport routes, a data Analysis Model Network was created in ArcGIS using an Extension Network Analyst, allowing finding a route shorter in distance and faster. The results showed a predominance of horizontal geometry classes average (3) and bad (4), indicating presence of winding roads. In the case of vertical geometry criterion, the class of highly mountainous relief (4) possessed the greatest extent of roads. Regarding the type of pavement, the occurrence of secondary coating was higher (75%), followed by primary coating (20%) and asphalt pavement (5%). The best route was the one that allowed the transport vehicle travel in a higher specific speed as a function of road pattern found in the study.
O Sistema de Informação Geográfica (SIG) é uma ferramenta computacional indispensável no planejamento florestal. No transporte florestal, o SIG pode gerenciar os dados sobre a malha viária e capaz de resolver alguns problemas no transporte, como no planejamento de rotas. Portanto, o objetivo desse trabalho foi determinar o padrão da malha viária e definir rotas de transporte utilizando a tecnologia do SIG. O estudo foi realizado em áreas florestais do estado de Minas Gerais, Brasil. Os critérios utilizados para classificar o padrão das estradas florestais foram: geometria horizontal, geometria vertical e tipo de pavimento da via. Para determinar as rotas de transporte foi criado um modelo de análise de dados em rede no ArcGIS, utilizando a extensão Network Analyst. Neste modelo foram utilizados critérios de distância e tempo para determinar as rotas. Os resultados mostraram predominância de geometria horizontal das classes média (3) e ruim (4) indicando presença de estradas sinuosas. Para o critério geometria vertical, a classe relevo altamente montanhoso (4) possuiu a maior extensão das estradas. Quanto ao tipo de pavimentação a ocorrência de revestimento secundário foi maior (75%), seguido por revestimento primário (20%) e pavimento asfáltico (5%). A melhor rota foi a que permitiu ao veiculo de transporte trafegar em numa maior velocidade determinada em função do padrão da estrada encontrado no estudo.
