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Inteligencia Artificial en el Manejo Forestal: Una
Revisión Sistemática Basada en el Marco Metodológico
SALSA
Artificial Intelligence in Forest Management: A Systematic
Review Based on the SALSA Methodological Framework
Fecha de recepción: 2024-02-02 • Fecha de aceptación: 2024-04-17 • Fecha de publicación: 2024-05-17
Jaime Felipe Medina Sotomayor
1
1
Instituto Superior Tecnológico Internacional ITI, Quito, Ecuador
https://orcid.org/0009-0003-2092-5086
Resumen
Este artículo presenta una revisión sistemática de la literatura existente sobre la aplicación de
la Inteligencia Artificial (IA) en el manejo forestal, utilizando el marco metodológico SALSA
(Search, Appraisal, Synthesis, Analysis). La IA ha emergido como una herramienta crucial
para abordar los desafíos complejos en la gestión de los ecosistemas forestales, que incluyen
la sostenibilidad, la conservación de la biodiversidad y la mitigación del cambio climático.
A través de una búsqueda exhaustiva en bases de datos académicas, se identificaron estudios
clave que exploran cómo la IA ha transformado diversas prácticas forestales, desde la
monitorización de ecosistemas y la gestión de recursos naturales hasta la predicción de
cambios ambientales. La revisión evalúa la calidad de estos estudios, destacando las
metodologías más efectivas y las áreas donde la IA ha demostrado ser particularmente útil,
como en la detección temprana de incendios forestales y en la monitorización de la salud de
los bosques. La síntesis de los resultados revela patrones y tendencias que subrayan el
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impacto positivo de la IA, pero también identifica brechas significativas en la investigación,
especialmente en cuanto a la integración de técnicas de IA en diferentes contextos ecológicos
y la adaptación a condiciones locales. Finalmente, el análisis sugiere direcciones futuras de
investigación, enfocadas en mejorar la robustez y la escalabilidad de las aplicaciones de IA
en el manejo forestal, contribuyendo así a un manejo más sostenible y efectivo de los recursos
forestales a nivel global.
Palabras clave
inteligencia artificial, manejo forestal, revisión sistemática, sostenibilidad, ecosistemas.
Abstract
This article presents a systematic review of the existing literature on the application of
artificial intelligence (AI) in forest management, using the SALSA (Search, Appraisal,
Synthesis, Analysis) methodological framework. AI has emerged as a crucial tool for
addressing the complex challenges in managing forest ecosystems, including sustainability,
biodiversity conservation, and climate change mitigation. Through an exhaustive search of
academic databases, key studies were identified that explore how AI has transformed various
forestry practices, from ecosystem monitoring and natural resource management to
environmental change prediction. The review assesses the quality of these studies,
highlighting the most effective methodologies and areas where AI has proven particularly
useful, such as in early forest fire detection and forest health monitoring. The synthesis of
results reveals patterns and trends that underscore the positive impact of AI, while also
identifying significant research gaps, particularly in integrating AI techniques into different
ecological contexts and adapting to local conditions. Finally, the analysis suggests future
research directions, focused on improving the robustness and scalability of AI applications
in forest management, thus contributing to more sustainable and effective management of
forest resources on a global scale.
Keywords
artificial intelligence, forest management, systematic review, sustainability, ecosystems.
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Introducción
El manejo forestal es un componente esencial en la gestión sostenible de los recursos
naturales y la conservación de la biodiversidad global. Los bosques no solo son vitales para
la regulación del clima y el ciclo del agua, sino que también representan una fuente crucial
de recursos para comunidades rurales y urbanas. Sin embargo, el manejo efectivo de estos
ecosistemas enfrenta desafíos cada vez más complejos, particularmente en un contexto global
marcado por el cambio climático, la deforestación y la pérdida acelerada de biodiversidad.
En este escenario, surge la necesidad de adoptar enfoques innovadores que no solo optimicen
la explotación de recursos, sino que también aseguren su conservación para las futuras
generaciones.
Los bosques cubren aproximadamente el 31% de la superficie terrestre del planeta y
desempeñan un papel fundamental en la regulación del clima, el ciclo del agua y la
preservación de la biodiversidad [1]. Además, proporcionan recursos vitales como madera,
medicinas y alimentos, y son el sustento de muchas comunidades rurales [2]. Sin embargo,
el manejo de estos ecosistemas enfrenta desafíos significativos debido a factores como el
cambio climático, la deforestación, la pérdida de biodiversidad y la presión para satisfacer
las crecientes demandas de recursos naturales [3].
Ante estos retos, la inteligencia artificial (IA) ha surgido como una herramienta innovadora
con un gran potencial para transformar las prácticas de manejo forestal. La capacidad de la
IA para procesar grandes volúmenes de datos y generar modelos predictivos permite a los
gestores forestales tomar decisiones más informadas, eficientes y sostenibles. Estas
tecnologías no solo pueden mejorar la monitorización y gestión de los recursos forestales,
sino que también tienen el potencial de predecir y mitigar los efectos adversos de eventos
como incendios forestales o plagas, contribuyendo así a la conservación de los ecosistemas
forestales.
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La inteligencia artificial permite procesar grandes volúmenes de datos y ofrece capacidades
avanzadas de predicción y toma de decisiones, que son cruciales para gestionar de manera
eficiente y sostenible los recursos forestales [4]. Las aplicaciones de la IA en este campo son
diversas, abarcando desde la monitorización de ecosistemas mediante imágenes satelitales y
drones [5], hasta la predicción de eventos adversos como incendios forestales y la
optimización de la gestión de recursos mediante modelos predictivos [6]. Estas innovaciones
tienen el potencial de transformar las prácticas tradicionales de manejo forestal, haciéndolas
más precisas, eficientes y adaptativas a las condiciones cambiantes del entorno [7].
A pesar del potencial transformador de la IA, su integración en el manejo forestal aún se
encuentra en etapas iniciales. Las principales barreras incluyen la necesidad de adaptar los
modelos de IA a diferentes contextos ecológicos, la interoperabilidad entre tecnologías
diversas y la falta de marcos regulatorios claros que guíen su implementación. Además, la
investigación en este campo es interdisciplinaria, lo que genera desafíos para consolidar el
conocimiento existente y establecer las mejores prácticas. Superar estas barreras es
fundamental para maximizar el impacto de la IA en el manejo sostenible de los bosques.
Existen desafíos significativos en cuanto a la adaptabilidad de los modelos de IA a diferentes
contextos ecológicos, la interoperabilidad de las tecnologías y la necesidad de marcos
regulatorios que guíen su implementación [8]. Además, la investigación sobre el uso de la IA
en el manejo forestal está dispersa en una amplia gama de disciplinas, lo que dificulta la
consolidación del conocimiento y la identificación de las mejores prácticas [9].
Una revisión sistemática de la literatura, utilizando un marco metodológico robusto como
SALSA, es crucial para consolidar el conocimiento actual y guiar futuras investigaciones en
este campo emergente. La metodología SALSA (Search, Appraisal, Synthesis, Analysis)
proporciona una estructura que no solo facilita la identificación y evaluación de estudios
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relevantes, sino que también permite una síntesis crítica y un análisis detallado de los
hallazgos. Este enfoque es especialmente útil en áreas interdisciplinarias como el manejo
forestal, donde la integración de diferentes enfoques tecnológicos y científicos es esencial
para desarrollar prácticas de gestión más efectivas y sostenibles.
La metodología SALSA permite no solo identificar y evaluar la calidad de los estudios
existentes, sino también sintetizar los resultados y analizarlos críticamente para identificar
patrones, tendencias y brechas en la literatura [10]. Al aplicar esta metodología, este artículo
tiene como objetivo proporcionar una visión comprensiva y crítica del estado actual de la IA
en el manejo forestal, destacando tanto las aplicaciones exitosas como las áreas que requieren
mayor investigación.
Este artículo se organiza de la siguiente manera: en la sección de Materiales y Métodos, se
detalla el proceso de búsqueda, evaluación, síntesis y análisis de los estudios seleccionados.
A continuación, se presentan los resultados de la revisión, agrupados según las principales
áreas de aplicación de la IA en el manejo forestal. La discusión aborda las implicaciones de
estos hallazgos para la práctica y la investigación futura. Finalmente, se presentan las
conclusiones, que resumen los hallazgos clave y proponen direcciones para futuras
investigaciones en este campo emergente.
Materiales y Métodos
Con base a la metodología aplicada en el presente artículo se presenta a continuación cada
fase estipulada:
1. Search (Búsqueda)
El primer paso en la aplicación de la metodología SALSA es la búsqueda exhaustiva de
estudios relevantes en el campo de la inteligencia artificial aplicada al manejo forestal. Este
proceso es crucial para asegurar que la revisión esté basada en una amplia y representativa
selección de literatura. Se identificaron palabras clave que incluyeron combinaciones de
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términos como "inteligencia artificial", "manejo forestal", "sostenibilidad", "monitorización
de ecosistemas" y "modelos predictivos". Estas palabras clave se aplicaron en diversas bases
de datos académicas de alto impacto, tales como IEEE Xplore, Scopus y Web of Science,
para garantizar la inclusión de estudios revisados por pares y de alta calidad.
La búsqueda se llevó a cabo utilizando operadores booleanos para combinar términos clave
y asegurar la recuperación de un conjunto amplio y relevante de artículos. Se establecieron
criterios de inclusión específicos, limitando la búsqueda a estudios publicados en los últimos
diez años, con el fin de capturar los desarrollos más recientes en el campo [11]. También se
excluyeron artículos que no estaban relacionados directamente con aplicaciones prácticas de
la IA en el manejo forestal, como aquellos que se centraban en aspectos puramente teóricos
o técnicos sin conexión clara con el ámbito forestal.
Para garantizar una cobertura adecuada, la búsqueda incluyó tanto artículos de investigación
como revisiones de literatura, asegurando una base sólida para el análisis posterior. Además,
se revisaron las referencias de los estudios seleccionados para identificar trabajos adicionales
que pudieran haber sido omitidos en la búsqueda inicial. Este enfoque exhaustivo y
sistemático permitió la recopilación de una base de datos de estudios relevantes que abarca
múltiples enfoques y aplicaciones de la IA en el manejo forestal [12].
2. Appraisal (Evaluación)
La evaluación de los estudios identificados es una etapa crítica en la metodología SALSA,
ya que asegura que solo se incluyan en la revisión aquellos trabajos que cumplan con criterios
de calidad rigurosos. Para este propósito, se emplearon diversas herramientas y checklists
que permitieron evaluar la validez interna de los estudios, la relevancia de los métodos de IA
utilizados y la robustez de los resultados presentados. Esta evaluación no solo se centró en la
metodología empleada por los estudios, sino también en la aplicabilidad práctica de los
resultados obtenidos en contextos reales de manejo forestal.
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Los estudios fueron evaluados mediante una escala de calidad que consideraba factores como
la claridad en la definición del problema, la descripción detallada de los algoritmos de IA
utilizados, la justificación de las técnicas seleccionadas y la validación de los resultados en
escenarios reales [13]. Aquellos estudios que no alcanzaron un umbral de calidad
predeterminado fueron excluidos del análisis posterior. Este proceso de cribado permitió
garantizar que la síntesis y el análisis se basaran en una evidencia sólida y relevante.
El proceso de evaluación reveló que, aunque la mayoría de los estudios seleccionados
utilizaban técnicas avanzadas de IA, había variabilidad en la calidad de la implementación y
en la robustez de los resultados. Por ejemplo, algunos estudios carecían de una validación
adecuada en condiciones de campo, lo que limitaba su aplicabilidad práctica [14]. Otros
estudios, sin embargo, demostraron una implementación rigurosa y resultados que fueron
validados en diferentes contextos ecológicos, proporcionando evidencia sólida de la eficacia
de la IA en el manejo forestal.
3. Synthesis (Síntesis)
Una vez evaluados los estudios seleccionados, el siguiente paso en la metodología SALSA
es la síntesis de los resultados. Este proceso implica la agrupación de los estudios en
categorías basadas en las principales áreas de aplicación de la IA en el manejo forestal. Las
categorías identificadas incluyen: monitorización de ecosistemas, gestión de recursos
forestales y predicción de cambios ambientales. Esta categorización permite una
organización clara de los hallazgos, facilitando la identificación de patrones comunes y la
comparación entre diferentes enfoques.
La síntesis se llevó a cabo utilizando un enfoque temático, donde los estudios se agruparon
según los objetivos y métodos utilizados. Por ejemplo, los estudios que aplicaban técnicas de
aprendizaje automático para la monitorización de la salud del bosque se agruparon juntos,
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mientras que aquellos centrados en la predicción de incendios forestales formaron otro grupo.
Este enfoque permitió una visión holística de cómo la IA está siendo utilizada en diversas
facetas del manejo forestal, y ayudó a identificar las áreas donde estas tecnologías han
mostrado ser más efectivas [15].
El análisis de la síntesis reveló que, aunque hay una diversidad de aplicaciones de la IA en el
manejo forestal, existen ciertas áreas, como la monitorización de ecosistemas mediante
imágenes satelitales, donde la IA ha mostrado un impacto particularmente significativo.
Además, la síntesis destacó la importancia de integrar diferentes técnicas de IA para abordar
los complejos desafíos asociados con el manejo forestal [16]. Esta integración no solo mejora
la precisión de los modelos predictivos, sino que también facilita una toma de decisiones más
informada y adaptativa.
4. Analysis (Análisis)
El análisis de los estudios sintetizados es el paso final en la metodología SALSA y se centra
en interpretar críticamente los hallazgos, identificando patrones, tendencias y lagunas en la
literatura. Este análisis no solo tiene como objetivo resumir lo que se ha logrado hasta ahora
en la aplicación de la IA en el manejo forestal, sino también señalar las áreas donde se
requiere más investigación. Se prestó especial atención a las implicaciones prácticas de los
hallazgos, así como a la identificación de barreras para la implementación de la IA en
contextos reales.
El análisis crítico permitió identificar varias tendencias emergentes en el uso de la IA en el
manejo forestal. Una de las tendencias más destacadas es la creciente adopción de técnicas
de aprendizaje profundo para la clasificación de especies y la detección de cambios en la
cobertura forestal. Sin embargo, también se identificaron importantes brechas en la
investigación, como la necesidad de desarrollar modelos de IA más robustos que puedan
adaptarse a diferentes contextos ecológicos y condiciones ambientales [17]. Además, el
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análisis sugirió que, aunque la IA ha demostrado ser efectiva en la predicción de incendios
forestales, se necesita más investigación para mejorar la precisión y la capacidad de estos
modelos para funcionar en tiempo real [18].
El análisis concluyó que, para maximizar el impacto de la IA en el manejo forestal, es
necesario no solo mejorar la tecnología existente, sino también fomentar una mayor
colaboración interdisciplinaria. Esto incluye la integración de conocimientos de ecología,
informática, y ciencias ambientales para desarrollar soluciones de IA que sean tanto
técnicamente avanzadas como ecológicamente sostenibles. Asimismo, se identificó la
importancia de establecer marcos regulatorios y políticas que apoyen la implementación
segura y efectiva de la IA en el manejo forestal [19].
Resultados y Discusión
Impacto de la Inteligencia Artificial en la Monitorización de Ecosistemas
Uno de los hallazgos más significativos de esta revisión es el impacto que la inteligencia
artificial ha tenido en la monitorización de ecosistemas forestales. Las tecnologías de IA han
permitido avances sin precedentes en la capacidad de los investigadores y gestores forestales
para monitorear grandes áreas de bosque con alta precisión y en tiempo real. El uso de
imágenes satelitales combinadas con algoritmos de aprendizaje automático ha facilitado la
detección temprana de cambios en la cobertura forestal, lo que es crucial para la conservación
y manejo sostenible de estos ecosistemas. Además, la IA ha permitido la integración de
múltiples fuentes de datos, como imágenes de drones y sensores terrestres, lo que ha
mejorado significativamente la exactitud de los modelos predictivos utilizados en la
monitorización.
Los estudios revisados muestran que las técnicas de IA, como las redes neuronales
convolucionales y los algoritmos de clasificación, han sido efectivamente implementadas
para identificar cambios en la cobertura forestal y detectar eventos como la deforestación
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ilegal o el avance de plagas [10]. Estos avances han permitido una monitorización más
eficiente y económica en comparación con los métodos tradicionales, que a menudo
requieren inspecciones manuales y son menos precisos en grandes áreas geográficas.
Además, la capacidad de la IA para procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real ha
mejorado la respuesta a eventos críticos, como incendios forestales, permitiendo a los
gestores forestales tomar decisiones más informadas y oportunas [12].
Gestión de Recursos Forestales mediante IA
Otro campo donde la IA ha mostrado un gran potencial es en la gestión de recursos forestales.
La optimización del uso de recursos, como la madera y otros productos forestales, es esencial
para garantizar la sostenibilidad del sector forestal. La IA ha permitido a los gestores
desarrollar modelos de simulación que predicen el crecimiento de los árboles, la
disponibilidad de recursos y el impacto de diferentes prácticas de manejo. Estos modelos
ayudan a maximizar la producción sostenible y a minimizar el impacto ambiental, alineando
las prácticas forestales con los objetivos de conservación.
Los modelos basados en IA, como los algoritmos genéticos y la optimización por enjambre
de partículas, han sido utilizados para mejorar la planificación de la cosecha y la regeneración
forestal, considerando múltiples variables como el clima, la biodiversidad y las condiciones
del suelo [13]. Estos modelos no solo han permitido una mejor planificación y uso de los
recursos, sino que también han facilitado la evaluación de los impactos a largo plazo de
diferentes estrategias de manejo, lo que es crucial para la sostenibilidad del sector forestal
[14]. La capacidad de la IA para integrar datos climáticos y ecológicos ha mejorado la
precisión de las predicciones y ha permitido a los gestores forestales adaptar sus estrategias
a las condiciones cambiantes del entorno.
Predicción de Cambios Ambientales y Eventos Adversos
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La predicción de cambios ambientales y eventos adversos, como incendios forestales, es otra
área donde la IA ha demostrado ser especialmente valiosa. Los incendios forestales
representan una amenaza significativa para los ecosistemas y las comunidades humanas, y
su frecuencia e intensidad han aumentado en los últimos años debido al cambio climático.
La IA ha sido utilizada para desarrollar modelos predictivos que pueden anticipar la
ocurrencia de incendios forestales basándose en factores como las condiciones
meteorológicas, la topografía y la vegetación. Estos modelos han mejorado la capacidad de
los gestores forestales para planificar y responder a estos eventos, reduciendo así su impacto.
Los algoritmos de aprendizaje automático, como las máquinas de soporte vectorial y los
modelos de bosques aleatorios, han sido ampliamente utilizados para predecir la probabilidad
de incendios forestales con alta precisión. Estos modelos han permitido a los gestores
identificar áreas de alto riesgo y priorizar la asignación de recursos para la prevención y
control de incendios. Además, la integración de datos en tiempo real, como las condiciones
meteorológicas actuales, ha mejorado la capacidad de estos modelos para proporcionar
alertas tempranas, lo que es crucial para la gestión efectiva de incendios forestales [16]. Sin
embargo, aunque los modelos de IA han demostrado ser efectivos, todavía existen desafíos
en su implementación, como la necesidad de mejorar la precisión y la capacidad de
adaptación a diferentes contextos ecológicos.
Desafíos y Oportunidades Futuras en la Aplicación de IA en el Manejo Forestal
A pesar de los avances significativos en la aplicación de la IA en el manejo forestal, esta
revisión ha identificado varios desafíos que deben ser abordados para maximizar su impacto.
Uno de los principales desafíos es la adaptabilidad de los modelos de IA a diferentes
contextos ecológicos. Los modelos desarrollados en un contexto específico pueden no ser
aplicables en otros debido a la variabilidad en las condiciones ambientales y las
características de los ecosistemas. Además, la falta de interoperabilidad entre diferentes
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sistemas de IA y bases de datos limita la capacidad de integrar y analizar datos de múltiples
fuentes.
La revisión también sugiere que, para superar estos desafíos, es crucial fomentar una mayor
colaboración interdisciplinaria que integre conocimientos de ecología, informática y ciencias
ambientales. Esto no solo mejorará la precisión y la robustez de los modelos de IA, sino que
también facilitará su implementación en una amplia gama de contextos. Además, es necesario
desarrollar marcos regulatorios y políticas que apoyen la implementación segura y efectiva
de la IA en el manejo forestal. Estos marcos deben garantizar que las tecnologías de IA se
utilicen de manera ética y que los datos se manejen de forma segura y transparente [6].
El futuro de la IA en el manejo forestal es prometedor, y esta revisión destaca varias
oportunidades para su aplicación. Una de las áreas emergentes es el uso de la IA para la
restauración ecológica, donde los modelos predictivos pueden guiar la reforestación y la
recuperación de ecosistemas degradados. Además, la IA tiene el potencial de mejorar la
participación comunitaria en la gestión forestal mediante el desarrollo de aplicaciones y
plataformas que faciliten la toma de decisiones participativa y el monitoreo comunitario [19].
Estas innovaciones no solo fortalecerán la sostenibilidad del manejo forestal, sino que
también empoderarán a las comunidades locales para que desempeñen un papel activo en la
conservación de los bosques.
Conclusiones
La inteligencia artificial ha demostrado ser una herramienta poderosa y versátil en el manejo
forestal, abriendo nuevas posibilidades para mejorar la sostenibilidad, eficiencia y precisión
en la gestión de los ecosistemas forestales. A lo largo de esta revisión, se ha evidenciado que
la IA no solo tiene el potencial de transformar las prácticas tradicionales, sino que también
puede ofrecer soluciones innovadoras a algunos de los desafíos más apremiantes en el manejo
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de los recursos naturales, como el cambio climático, la deforestación y la pérdida de
biodiversidad.
La aplicación de IA en la monitorización de ecosistemas ha permitido avances significativos
en la capacidad para detectar cambios en la cobertura forestal y monitorizar la salud de los
bosques en tiempo real. Estas mejoras no solo facilitan la conservación de los recursos
forestales, sino que también proporcionan a los gestores forestales herramientas más
efectivas para tomar decisiones informadas y responder rápidamente a eventos adversos,
como incendios forestales o plagas. La integración de múltiples fuentes de datos, como
imágenes satelitales, drones y sensores terrestres, ha sido fundamental para aumentar la
precisión y alcance de estos modelos.
La gestión de recursos forestales se ha visto beneficiada por los modelos predictivos basados
en IA, que optimizan el uso de recursos como la madera, contribuyendo a prácticas más
sostenibles. La capacidad de la IA para simular diferentes escenarios de manejo y predecir
sus impactos a largo plazo permite a los gestores tomar decisiones más estratégicas,
minimizando el impacto ambiental y garantizando la regeneración de los recursos. Esto es
especialmente relevante en un contexto donde la presión sobre los recursos naturales es cada
vez mayor debido al crecimiento de la población y la demanda de productos forestales.
La IA ha demostrado ser una herramienta crítica en la predicción de cambios ambientales y
eventos adversos. La capacidad de anticipar la ocurrencia de incendios forestales, por
ejemplo, ha mejorado significativamente gracias a los modelos de IA, permitiendo una
planificación y respuesta más efectivas. Sin embargo, aunque los avances son notables,
persisten desafíos en la precisión y adaptabilidad de estos modelos, particularmente en su
capacidad para funcionar en una variedad de contextos ecológicos y condiciones ambientales.
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A pesar de estos avances, es evidente que la plena integración de la IA en el manejo forestal
aún enfrenta varios desafíos. La variabilidad en los contextos ecológicos y la falta de
interoperabilidad entre sistemas siguen siendo barreras importantes. Además, la
implementación exitosa de la IA requiere no solo avances tecnológicos, sino también una
colaboración interdisciplinaria que integre conocimientos de ecología, informática, y
ciencias sociales. Es fundamental que se desarrollen marcos regulatorios y políticas que
garanticen el uso ético y seguro de la IA, protegiendo tanto los datos como los derechos de
las comunidades involucradas en la gestión forestal.
De cara al futuro, la IA tiene el potencial de desempeñar un papel aún más central en la
restauración ecológica y en la mejora de la participación comunitaria en la gestión de los
bosques. La creación de plataformas y aplicaciones que faciliten la toma de decisiones
participativa y el monitoreo comunitario no solo empoderará a las comunidades locales, sino
que también contribuirá a la sostenibilidad a largo plazo de los ecosistemas forestales. La
capacidad de la IA para adaptarse y evolucionar en respuesta a nuevos desafíos y
oportunidades será clave para su éxito continuo en este campo.
Finalmente, de manera general, mientras que la IA ya ha comenzado a transformar el manejo
forestal, el verdadero alcance de su impacto dependerá de nuestra capacidad para superar los
desafíos actuales y aprovechar las oportunidades emergentes. La colaboración
interdisciplinaria, el desarrollo de políticas sólidas y un enfoque ético serán fundamentales
para garantizar que la IA contribuya de manera significativa a la conservación y manejo
sostenible de los bosques en todo el mundo.
Referencias
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Environmental Management, vol. 68, no. 3, pp. 212-225, 2022.
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Período enero-junio 2024
Vol. 3 No. 1 pp 38 - 53
riif@editorialscientificfuture.com
ISSN-L: 3028-869X DOI: https://doi.org/10.62465/riif.v3n1.2024.79
REVISTA INGENIERÍA E INNOVACIÓN DEL FUTURO
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[17] S. Green et al., "AI for Fire Prediction in Forestry: Current Trends and Future
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[18] K. Wang et al., "Real-time AI Applications in Forest Fire Management," Computers and
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Copyright (2024) © Jaime Felipe Medina Sotomayor
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