O objetivo desse estudo foi desenvolver metodologias para otimização do acesso e do caminhamento às parcelas de inventário florestal, bem como implementá-las em um ambiente com interface gráfica para o usuário e integradas a um sistema de informações geográficas. Foram utilizados dados provenientes da empresa florestal Floresteca, de plantios de teca (Tectona grandis) situados no município de Rosário Oeste, Mato Grosso. A base de dados espaciais foi composta da localização de 80 parcelas de inventário distribuídas em 15 talhões e da rede de estradas florestais existentes no local. Normalmente as empresas florestais brasileiras adotam variações ou combinações de duas estratégias de acesso às parcelas: (1a) caminhamento da estrada até a parcela e posteriormente da parcela até a estrada, e (2a) caminhamento da estrada até a parcela e da parcela até uma série de outras parcelas, retornando-se, posteriormente, à estrada. Neste estudo adotou-se a 1a estratégia. A otimização do acesso foi baseada no algoritmo do vizinho mais próximo. Este algoritmo, basicamente, determina os pontos da estrada mais próximos a cada parcela. Esses pontos são, então, considerados como a entrada da parcela. O problema do caminhamento entre as parcelas foi formulado como um problema do caixeiro-viajante (PCV) permitindo-se, contudo, a imposição da malha viária no processo de otimização. O PCV foi resolvido via formulação de programação linear inteira, sendo otimizado pelo algoritmo cutting-plane, disponível no software Concorde. Para fins de comparação, o problema foi também resolvido pelo método aproximativo do vizinho mais próximo, uma vez que o executor do inventário aplica esse algoritmo intuitivamente em campo. As metodologias foram implementadas usando-se a linguagem de programação Python e integradas ao software ArcGIS. A metodologia de acesso às parcelas otimiza o caminhamento entre a estrada e as parcelas de inventário florestal, e sua implementação computacional permite que a tarefa seja feita de forma automatizada. Com isso, obtêm-se aumento de eficiência tanto no planejamento do inventário quanto em sua execução. A metodologia de caminhamento otimiza o percurso entre as parcelas a serem inventariadas. A solução exata mostrou-se superior à solução aproximada, algo em torno de 17% em média.
The aim of this study was to develop methods for optimizing access and pathway to forest inventory plots, and to implement them in an environment with graphical user interface and integrated into a geographic information system. We used data from a plantation of teak (Tectona grandis) owned by the forestry company Floresteca, located in the city of Rosário Oeste, Mato Grosso. The spatial database was composed of localization of 80 inventory plots distributed in 15 stands, as the network of forest roads located on site. Usually, the Brazilian forestry companies adopt variations or combinations of two strategies to access the portions: (1st) moving from the road to the parcel and then, from parcel to the road, and (2nd) moving from the road to the plot, then from the plot to a series of other plots, to finally return to the road. In this study we adopted the 1st strategy. The optimization of access was based on the nearest neighbor algorithm. This algorithm basically determines the points of the road closest to each plot. These points are then considered as the parcel entrance. The problem of the pathway between plots was formulated as a traveling salesman problem (TSP) allowing, however, the imposition of the road network in the optimization process. The TSP was solved via integer linear programming formulation, followed by an optimization from the algorithm “cutting-plane” available on Concorde software. For comparison purposes, the problem has also been solved by the method of approximate nearest neighbor, since the inventory executor intuitively applies this algorithm in the field. These methods were implemented using the Python programming language and integrated into the ArcGIS software. The parcel access methodology optimizes the path among the roads and the forest inventory plots, and its computational implementation allows the task to be done in an automated fashion. Thus, we obtain increased efficiency both in inventory planning and in execution. The methodology optimizes the traversal path between plots to be inventoried. The exact solution was superior to the approximate solution, something around 17% on average.
