Geoprocessing applied to the routing study the sugarcane transportation

Para garantir a moagem da cana-de-açúcar é necessário que as fases da colheita ou a logística CCT (Corte, carregamento e transporte) sejam eficientes, estando em constante operação e interação, pois em período de safra, as usinas trabalham ininterruptamente. Qualquer atraso na entrega ocasionará prejuízos na produção e, consequentemente, aumento do custo. Estimativas apontam que apenas o CCT é responsável por 30% do custo de produção e 12% destes são representados pelo transporte. O transporte canavieiro envolve diversos tipos de custos, entre eles, o custo de frete e os custos variáveis (consumo de combustível, manutenção e desgaste dos pneus). Caminhos mais curtos são comumente escolhidos como a melhor opção de rota, entretanto, algumas variáveis como os tipos de estradas (qualidade) e frotas (particulares ou terceiros) não são considerados na tomada de decisões. As determinações de rotas são obtidas de maneira rudimentar ou são negligenciadas, não sendo empregados métodos que demonstram informações específicas de cada trajeto. Neste trabalho, elaborou-se um Sistema de Informação Geográfica (SIG) para a roteirização do transporte canavieiro. Para construção da base de dados da malha viária, empregou-se uma cena de imagem orbital do sensor OLI, a bordo do satélite Landsat 8. Para esta finalidade foi gerada uma composição colorida com as bandas 6, 5 e 4 (RGB654), sendo realizada fusão e filtragem para possibilitar a observação e vetorização das estradas e carreadores. Após gerado o arquivo, os vetores foram submetidos ao modelo Arco-Nó, dividindo-os em segmentos. Em seguida, o SIG foi alimentado com atributos coletados em campo e dados referenciados na literatura, visando a classificação da rede quanto à declividade e ao desempenho operacional, sendo criadas impedâncias e restrições na rede viária, com o objetivo de que o roteirizador simulasse as rotas de interesse com informações fidedignas. Os cenários foram sistematizados baseados em dois critérios: desempenho operacional e a menor distância. Observou-se que 96% das estradas apresentam declividades inferiores a 5%, o que favorece o cultivo e o transporte da cana-de-açúcar. Por outro lado, 94% das estradas foram classificadas como terciárias. Apesar do maior índice de estradas com baixa qualidade, a disposição espacial das estradas primárias e secundárias proporcionou que os resultados entre os critérios não fossem discrepantes e que na maioria dos percursos, o tempo do critério de melhor desempenho operacional fosse menor comparado ao de menor distância. Ainda, verificou-se que os custos de transporte analisados não diferiram significativamente e o tráfego em estradas com melhor qualidade pode reduzir Custo de Reparo e Manutenção (CRM) de forma expressiva. Assim, o estudo apresentou que existem duas vertentes na escolha da melhor rota e que essa escolha está associada às variáveis da empresa.To ensure the grinding of cane sugar is necessary for the stages of harvest or CCT logistics (Cut, loading and transportation) are efficient, being in constant operation and interaction, as in harvest period, the plants work uninterruptedly. Any delay in delivery will result in production losses and hence increased cost. Estimates suggest that only the CCT is responsible for 30% of the cost of production and 12% are represented by the transport. The sugarcane transport involves several types of costs, including the cost of freight and variable costs (fuel consumption, maintenance and tire wear). Shortest paths are commonly chosen as the best route option, however, some variables such as the types of roads (quality) and fleet (individuals or third parties) are not considered in decision making. Routes measurements are obtained from rudimentary way or are neglected, not being employed methods that demonstrate specific information path. In this work, elaborated a Geographic Information System (GIS) for routing the sugarcane transportation. For construction of the road network database, we used an orbital OLI scene image sensor on board the Landsat 8. To this end, we generated a color composite with the bands 6, 5 and 4 (RGB654), and performed fusion and filtering to enable observation and vectorization of roads and carriers. After the generated file, the vectors were submitted to the Arc-node model, dividing them into segments. Then, the GIS was fed attributes collected in the field and data reported in the literature in order to network classification concerning slope and operational performance, being created impedances and restrictions on the roads, in order that the routing simulated of interest to reliable information. The scenarios were organized based on two criteria: operational performance and is less. It was observed that 96% of the roads have steepness less than 5%, favoring the cultivation and transportation of cane sugar. Moreover, 94% of the roads are classified as tertiary. Despite the higher index roads with low quality, the spatial arrangement of the primary and secondary roads provided that the results were not among the conflicting criteria and in most pathways, the best operating performance criterion time was shorter compared to the shortest distance. Still, it was found that the analyzed transport costs did not differ significantly and traffic on roads with better quality can reduce cost Repair and Maintenance (CRM) significantly. Thus, the study showed that there are two aspects in choosing the best route and that this choice is related to the company's variables