O pinehiro-bravo (Pinus pinaster) é uma espécie fundamental nos ecossistemas mediterrânicos e na economia florestal, sendo essencial a obtenção de estimativas precisas das suas características dendrométricas para apoiar a gestão sustentável e a valorização da madeira. No entanto, os métodos tradicionais de inventário florestal são frequentemente morosos, dispendiosos e exigem equipamento especializado. Este trabalho propõe uma metodologia automatizada e de baixo custo para estimar o diâmetro à altura do peito (DAP), a altura total e o volume de árvores a partir de imagens fotográficas.
A abordagem baseia-se na utilização de uma rede neuronal de aprendizagem profunda (Mask R-CNN) para detetar e segmentar o tronco da árvore e alvos de referência colocados no campo, com dimensões conhecidas. Estes alvos, dispostos a diferentes alturas ao longo do tronco, permitem obter escalas métricas a partir da imagem, possibilitando a estimativa das dimensões reais da árvore. A metodologia foi desenvolvida com base num conjunto de imagens recolhidas na Serra da Lousã, incluindo diferentes condições ambientais (iluminação, distância e ângulo de captura), de forma a aumentar a robustez do modelo.
O modelo foi treinado com imagens anotadas manualmente e validado com um conjunto independente de dados. Os resultados demonstram elevada capacidade de segmentação, com cobertura do tronco superior a 90%. Em termos de desempenho, obtiveram-se erros médios de aproximadamente 4,0% para o DAP, 10,7% para a altura e 9,8% para o volume das árvores, não se registando diferenças estatisticamente significativas entre valores medidos em campo e estimados pelo modelo. Estes resultados são comparáveis ou superiores aos obtidos por métodos tradicionais de medição das árvores e outras abordagens baseadas em fotogrametria ou redes neuronais.
A metodologia apresenta vantagens significativas, nomeadamente a redução do tempo de amostragem, a eliminação da necessidade de equipamentos especializados dispendiosos e a facilidade de utilização por utilizadores não especializados, recorrendo apenas a um dispositivo móvel e a alvos impressos. Apesar disso, a qualidade das imagens e a correta colocação dos alvos revelam-se fatores críticos para a precisão dos resultados.
Conclui-se que a abordagem proposta constitui uma solução eficaz, acessível e promissora para inventários florestais, contribuindo para a digitalização do setor, o apoio à tomada de decisão e a gestão sustentável dos recursos florestais, especialmente no contexto de pequenos proprietários