Árvores, Riscos e LIDAR

🌳 Eventos extremos exigem uma nova abordagem

As mudanças climáticas vêm aumentando a frequência e a intensidade de eventos meteorológicos extremos em diferentes regiões do Brasil. Tempestades acompanhadas de rajadas de vento, chuvas intensas e ondas de calor têm contribuído para o crescimento das ocorrências envolvendo quedas de árvores em áreas urbanas.

Essas ocorrências podem afetar a mobilidade, interromper o fornecimento de energia elétrica, danificar edificações e veículos e, principalmente, colocar vidas em risco. O problema ultrapassa, portanto, a manutenção paisagística e deve ser compreendido como uma questão de segurança urbana, gestão ambiental, continuidade de serviços essenciais e redução de riscos.

Tradicionalmente, a gestão da arborização urbana baseia-se em inspeções visuais realizadas por equipes técnicas, na experiência acumulada pelos profissionais e em planos periódicos de poda. Esses procedimentos permanecem importantes, mas apresentam limitações para identificar fragilidades estruturais pouco visíveis ou prever o comportamento mecânico das árvores quando submetidas a condições extremas de vento.

🔦 Como funciona a tecnologia LiDAR

LiDAR é a sigla, em inglês, para Light Detection and Ranging. Trata-se de um sistema de sensoriamento remoto ativo que utiliza pulsos de laser para medir a distância entre um sensor e os objetos presentes no ambiente.

Enquanto uma fotografia convencional registra principalmente cores, texturas e a aparência bidimensional da cena, o LiDAR produz milhões de pontos com coordenadas tridimensionais. Esses pontos permitem reconstruir digitalmente a geometria da árvore e representar características como:

• tronco;
• galhos;
• copa;
• inclinação;
• distribuição de massa;
• volume;
• assimetria estrutural.

O produto desse levantamento é denominado “nuvem de pontos”. A partir dela, softwares especializados podem reconstruir a árvore em três dimensões, realizar medições, comparar alterações ao longo do tempo e fornecer dados para análises estruturais mais avançadas.

🏗️ Da engenharia estrutural para a arborização urbana

O aspecto mais inovador da pesquisa brasileira não está apenas na utilização do LiDAR. Pesquisadores da Universidade de São Paulo aplicaram conceitos tradicionalmente associados à engenharia estrutural para analisar o comportamento mecânico das árvores.

A metodologia combina o modelo tridimensional obtido pelo escaneamento com algoritmos de otimização topológica, empregados para simular a ação do vento sobre a estrutura arbórea. Dessa forma, em vez de decidir apenas empiricamente quais galhos devem ser removidos, o sistema calcula matematicamente:

• a distribuição dos esforços internos;
• as deformações esperadas;
• os pontos críticos de tensão;
• a influência da poda sobre o equilíbrio da árvore.

Com essas informações, torna-se possível indicar quais ramos poderiam ser removidos para aumentar a estabilidade estrutural, procurando preservar a saúde da árvore, seus serviços ecossistêmicos e seu valor ambiental.

A pesquisa, publicada na revista científica Trees: Structure and Function, representa um avanço relevante para a redução dos riscos associados à queda de árvores urbanas e para o desenvolvimento de critérios técnicos mais transparentes na definição das intervenções.

🌧️ Mudanças climáticas ampliam a importância da prevenção

Nos últimos anos, cidades brasileiras vêm registrando tempestades de elevada intensidade. Em episódios recentes, rajadas superiores a 90 quilômetros por hora provocaram milhares de quedas de árvores na Região Metropolitana de São Paulo, interrompendo o fornecimento de energia para milhões de pessoas e gerando centenas de ocorrências atendidas pelo Corpo de Bombeiros.

A velocidade do vento, entretanto, não é o único fator envolvido. As condições de implantação das árvores e as transformações do espaço urbano também influenciam seu comportamento aerodinâmico e sua estabilidade.

Entre os fatores que podem potencializar o problema estão:

• a verticalização das cidades;
• a formação de “cânions urbanos” entre edificações;
• a impermeabilização do solo;
• a redução da área disponível para o desenvolvimento das raízes;
• a realização de podas inadequadas;
• o plantio de espécies incompatíveis com o espaço urbano disponível.

Essas condições podem alterar a incidência do vento, limitar o desenvolvimento radicular, produzir copas desequilibradas e aumentar a vulnerabilidade de determinadas árvores durante eventos extremos.

📊 Uma gestão baseada em dados

A pesquisa também evidencia uma mudança importante de paradigma. Tradicionalmente, muitas árvores são avaliadas individualmente após denúncias da população, solicitações de poda ou inspeções periódicas.

Com a digitalização proporcionada pelo LiDAR, passa a ser possível construir um inventário arbóreo tridimensional. Em vez de manter somente uma relação de espécies e localizações, o município pode reunir modelos geométricos, indicadores de estabilidade e registros históricos capazes de apoiar decisões estratégicas.

Entre as aplicações possíveis destacam-se:

• classificação automática de árvores prioritárias;
• planejamento preventivo das podas;
• avaliação da estabilidade estrutural;
• monitoramento da evolução da copa;
• comparação das condições anteriores e posteriores às intervenções;
• documentação técnica das decisões adotadas.

Esse tipo de abordagem aproxima a arborização urbana do conceito de gestão de ativos públicos baseada em evidências. As árvores passam a ser tratadas como componentes relevantes da infraestrutura verde, sujeitos a cadastramento, monitoramento, manutenção planejada e avaliação de desempenho.

🗺️ Integração com Sistemas de Informação Geográfica

Uma das maiores oportunidades está na integração das informações tridimensionais aos Sistemas de Informação Geográfica, conhecidos pela sigla SIG. Cada árvore pode ser representada como um elemento georreferenciado e associada a um conjunto de atributos técnicos e administrativos.

Entre os atributos que podem compor esse cadastro estão:

• espécie;
• idade estimada;
• altura;
• diâmetro;
• volume da copa;
• classificação do risco estrutural;
• histórico de podas;
• inspeções realizadas;
• proximidade de equipamentos públicos;
• proximidade de escolas;
• proximidade da rede elétrica;
• proximidade de rotas de evacuação.

A organização espacial desses dados permite realizar análises que não seriam possíveis apenas por meio de inspeções isoladas em campo. O gestor pode, por exemplo, identificar concentrações de árvores críticas, cruzar sua localização com áreas de grande circulação de pessoas e definir prioridades segundo o potencial de impacto.

🚨 Aplicações para a Proteção e Defesa Civil

Sob a perspectiva da Proteção e Defesa Civil, a tecnologia apresenta grande potencial para apoiar ações preventivas, ampliar o conhecimento sobre os riscos urbanos e orientar a priorização de recursos.

Entre suas possíveis aplicações estão:

• elaboração de Planos Municipais de Redução de Riscos;
• identificação preventiva de árvores críticas;
• proteção de hospitais, escolas e unidades de saúde;
• planejamento de rotas de emergência;
• redução de interrupções no fornecimento de energia;
• definição de prioridades após eventos extremos;
• elaboração de planos municipais de adaptação às mudanças climáticas.

A abordagem está alinhada aos princípios preventivos da Política Nacional de Proteção e Defesa Civil e às orientações do Marco de Sendai para a Redução do Risco de Desastres, que destacam a importância do conhecimento do risco e do emprego de ciência, tecnologia e inovação antes da ocorrência dos desastres.

🤝 Contribuições para os Planos Comunitários de Redução de Riscos

Embora os Planos Comunitários de Redução de Riscos e Adaptação Climática tenham foco territorial e comunitário, a arborização urbana pode constituir uma importante camada temática. Árvores vulneráveis podem bloquear acessos, atingir moradias, afetar equipamentos essenciais ou dificultar o deslocamento de equipes durante situações de emergência.

Em plataformas digitais utilizadas em projetos de PCRA, poderiam ser registrados:

• árvores com elevado risco de queda;
• árvores próximas a áreas suscetíveis a movimentos de massa;
• árvores localizadas sobre rotas de fuga;
• árvores próximas a equipamentos essenciais;
• registros fotográficos georreferenciados;
• histórico de inspeções;
• recomendações técnicas.

Essa integração amplia a capacidade do território de reconhecer condições de risco, compartilhar informações com os órgãos responsáveis e antecipar problemas antes que produzam consequências mais graves.

🔭 Tendências futuras

Os pesquisadores indicam que os próximos passos envolvem o aperfeiçoamento e a ampliação da metodologia. Entre as perspectivas apresentadas estão:

• automatização completa da análise computacional;
• ampliação dos testes para diferentes espécies;
• integração com inventários municipais;
• incorporação de dados meteorológicos;
• desenvolvimento de aplicativos para apoiar equipes de campo.

No cenário internacional, também avançam as pesquisas voltadas à segmentação automática de árvores urbanas em nuvens de pontos LiDAR. Esses estudos demonstram que a tecnologia tende a assumir papel cada vez mais relevante na gestão ambiental, territorial e de infraestrutura das cidades inteligentes.

A incorporação de informações meteorológicas pode permitir que a avaliação estrutural seja relacionada a cenários de vento, enquanto aplicativos de campo podem facilitar a atualização dos inventários e a comunicação entre equipes responsáveis pela arborização, serviços urbanos, energia elétrica e Proteção e Defesa Civil.

✅ Considerações finais

A utilização de LiDAR, modelagem computacional e algoritmos de otimização representa uma mudança significativa na forma como as cidades podem gerir sua arborização urbana. Ao complementar as inspeções visuais com dados tridimensionais e simulações biomecânicas, essa abordagem contribui para reduzir riscos, preservar árvores saudáveis e tornar os investimentos públicos mais eficientes.

A tecnologia não substitui a avaliação de profissionais qualificados nem elimina a necessidade de inspeções de campo. Seu principal valor está em ampliar a base de informações disponível, tornar os critérios de intervenção mais transparentes e apoiar a definição de prioridades em contextos nos quais os recursos humanos e financeiros são limitados.

Para profissionais da Proteção e Defesa Civil, engenheiros, gestores municipais e equipes responsáveis pelos Planos Comunitários de Redução de Riscos e Adaptação Climática, a pesquisa evidencia como a integração entre geotecnologias, ciência de dados e engenharia pode fortalecer estratégias de prevenção e adaptação às mudanças climáticas.

Ao reconhecer a arborização como parte da infraestrutura urbana e incorporar sua análise ao planejamento territorial, os municípios podem avançar na construção de cidades mais seguras, resilientes e preparadas para enfrentar eventos extremos.

👤 Sobre o autor

Prof. Dr. Jordan Henrique de Souza

Coordenador da Pós-Graduação em Gestão Pública em Proteção e Defesa Civil da UFJF

Coordenador do Curso de Pós-Graduação em Gestão Pública em Proteção e Defesa Civil da Universidade Federal de Juiz de Fora e Professor Associado do Departamento de Transportes e Geotecnia da UFJF, Jordan Henrique de Souza é engenheiro civil formado pela UFJF, mestre e doutor em Engenharia Civil pela Universidade Federal Fluminense, com especializações em Engenharia de Segurança do Trabalho e Georreferenciamento. Possui ampla experiência operacional na Defesa Civil de Juiz de Fora, onde atuou como assessor técnico e chefe de departamento. Suas atividades de ensino, pesquisa e extensão concentram-se no emprego de geotecnologias, no mapeamento de suscetibilidade e no desenvolvimento de estratégias para a redução de riscos de desastres.

🔗 Fontes de referência

• Escaneamento a laser ajuda a reduzir riscos de queda de árvores urbanas – MundoGEO.
• Lei nº 12.608, de 10 de abril de 2012: Política Nacional de Proteção e Defesa Civil – Presidência da República.
• Marco de Sendai para a Redução do Risco de Desastres 2015–2030 – Escritório das Nações Unidas para a Redução do Risco de Desastres.