Inteligencia Artificial en el Manejo Forestal: Una Revisión Sistemática Basada en el Marco Metodológico SALSA

Abstract

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 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.