Forestpytools: uma ferramenta para a gestão da mensuração de florestas plantadas | Forestpytools: a tool for the management of planted forest measurements

Brazil stands out as one of the world's leading producers of planted forests, a result of decades of investment in research and the improvement of forest management practices. In this context, forest inventory is a fundamental step for understanding and managing forest stands. The use of data analysis tools, such as programming languages, enables the transformation of field information into relevant indicators for forest planning. However, a gap is observed in the sector regarding communication between forest engineers and system development professionals, as well as in technical data processing skills. Given this scenario, this study aims to develop a Python library focused on the planning, collection, and processing of dendrometric data from planted forests. Initially, a questionnaire was applied to 50 forest engineers to assess their data processing capabilities and their success in technical requests with development teams. Based on the difficulties identified in the sector, the development of solutions began. Within the scope of inventory planning, a QGIS plugin was created to allow the installation of plots with different spatial distributions and shapes. In parallel, a pure Python module with equivalent functionalities was developed. For the tree volume estimation and data processing stage, modules were created to perform tree selection for scaling, fitting of hypsometric relationships (models: Curtis, Parabolic, Stofels, Henriksen, Prodan I, Prodan II, and artificial neural networks), calculation of sample sufficiency statistics, volumetric equations (Spurr, Schumacher and Hall, Honner, Ogaya, Stoate, Naslund, Takata, Spurr Log, Meyer, and artificial neural networks), taper functions (Schoepfer, Bi, Kozak, Johnson, Matte, and artificial neural networks), growth simulations (Clutter and artificial neural networks), stratification (K-Means and Agglomerative Clustering), and the generation of forest reports at different levels. The fitting modules incorporate a ranking function based on statistical metrics (MAE, MAPE, MSE, RMSE, R², VE, and ME), allowing the user to identify which models best fit the analyzed data. All tools were thoroughly documented in a virtual environment, with practical examples and detailed instructions for each step of the code. The results demonstrated the ability of ForestPyTools to replicate outcomes found in literature and established libraries in the field, highlighting its potential to reduce the time required for data processing and forest report generation.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES

O Brasil destaca-se como um dos principais produtores de florestas plantadas no mundo, resultado de décadas de investimentos em pesquisa e no aprimoramento do manejo florestal. Nesse contexto, o inventário florestal constitui uma etapa fundamental para o conhecimento e a gestão dos povoamentos. O uso de ferramentas de análise de dados, como linguagens de programação, permite transformar informações de campo em indicadores relevantes para o planejamento florestal. Contudo, observa-se no setor uma lacuna na comunicação entre engenheiros florestais e profissionais da área de desenvolvimento de sistemas, bem como nas habilidades técnicas de processamento de dados. Diante desse cenário, este estudo tem como objetivo desenvolver uma biblioteca em linguagem Python voltada ao planejamento da coleta e processamento de dados dendrométicos oriundos de florestas plantadas. Inicialmente, foi aplicado um questionário com 50 engenheiros florestais, sobre suas capacidades no processamento de dados e sucesso nas solicitações técnicas com as equipes de desenvolvimento. A partir da identificação de dificuldades presentes no setor, iniciou-se o processo de desenvolvimento de soluções. No escopo do planejamento de inventário, foi desenvolvido um complemento para o QGIS que possibilita a instalação de parcelas com diferentes distribuições espaciais e formatos. Paralelamente, foi criado um módulo em Python puro com funcionalidades equivalentes. Para a etapa de cubagem e processamento dos dados, foram desenvolvidos módulos que realizam a seleção de árvores a serem cubadas, ajuste de relações hipsométricas (modelos: Curtis, Parabólico, Stofels, Henriksen, Prodan I, Prodan II e redes neurais artificiais), cálculo de estatísticas de suficiência amostral, equações volumétricas (Spurr, Schumacher e Hall, Honner, Ogaya, Stoate, Naslund, Takata, Spurr Log, Meyer e redes neurais artificias) e de afilamento (Schoepfer, Bi, Kozak, Johnson, Matte e redes neurais artificais), simulações de crescimento (Clutter e redes neurais artificiais), estratificação (KMeans e Aglomerative Clustering) e geração de relatórios florestais em diferentes níveis. Os módulos de ajuste incorporam uma função de ranqueamento baseada em métricas estatísticas (EMA, EMAP, EQM, REQM, R², VA e EM), permitindo ao usuário identificar os modelos que obtiveram melhor ajuste aos dados analisados. Todas as ferramentas foram amplamente documentadas em ambiente virtual, com exemplos práticos e instruções detalhadas sobre cada etapa do código. Os resultados obtidos demonstraram a capacidade do ForestPyTools em reproduzir os processos presentes na literatura e em bibliotecas consolidadas da área, evidenciando seu potencial para reduzir o tempo de processamento e elaboração de relatórios florestais.