O desenvolvimento da Botânica e da Palinologia forense no Brasil depende da organização de métodos que compreendam as peculiaridades dos ecossistemas e da ocupação antrópica do território. A alta frequência de canaviais como local de crime no estado de São Paulo exige que peritos criminais estudem como os vestígios vegetais se apresentam nessas áreas, a fim de que os resultados produzidos pelo exame de local de crime possam ser interpretados e comparados a peças de vestuário de suspeitos. Para tanto, foram realizadas simulações de crimes em canaviais, seguida pela aplicação de técnicas periciais e exames botânicos e palinológicos, envolvendo morfologia, anatomia, palinologia e partículas carbonizadas, nos locais e nas peças do autor. Os resultados promoveram organizar fundamentos para análise, interpretação e comparação de locais com peças, bem como os limites dos vestígios como meios de prova, a fim de evitar vieses e conclusões que não encontram apoio científico, através de uma avaliação baseada na Razão de Verossimilhança

The development of Forensic Botany and Palynology in Brazil depends on organizing methods that encompass the peculiarities of ecosystems and the anthropic occupation of the territory. The high frequency of sugarcane fields as a crime scene in the state of São Paulo requires that crime scene investigators study how botanical remains and trace-matter are disposed in these sites, in order to results from the crime scene examination can be interpreted and compared to suspect garments. For this purpose, simulations of crimes in sugarcane fields were carried out, followed by the application of forensic techniques, botanical and palynological examinations, including morphology, anatomy, palynology and analysis of carbonized particles, in the sites and author garments. The results promoted the organization of fundamentals for analysis, interpretation and comparison of sites with garments, as well as the limits to consider remains as evidence, in order to avoid bias and conclusions that do not find scientific support, using evaluation based on the likelihood ratio.