
Datos forestales de alta resolución, sensores LiDAR, maquinaria inteligente y tratamientos dirigidos están cambiando la forma de decidir qué hacer en cada sector de una plantación. IUFRO dedica hoy un encuentro internacional a las vías para llevar la silvicultura de precisión a escala. Para Uruguay el concepto no parte de cero: investigaciones realizadas sobre plantaciones de Eucalyptus grandis y Eucalyptus dunnii ya demostraron la capacidad del escaneo láser aerotransportado para estimar variables productivas y construir mapas de calidad de sitio.
La estadounidense Aigen asegura haber reducido a menos de una semana el proceso para adaptar sus robots agrícolas autónomos a un nuevo cultivo. Su plataforma Alchemy genera escenarios agrícolas sintéticos para entrenar inteligencia artificial antes de ingresar al campo. El desarrollo abre una línea de especial interés para Uruguay: máquinas que podrían adaptarse con mayor rapidez a diferentes cultivos, condiciones ambientales y sistemas productivos sin depender de extensas campañas de recopilación y etiquetado manual de imágenes.
La 12.ª edición del encuentro reunió a más de 550 participantes en Dolores. La agenda combinó manejo de suelos, información de ensayos, genética ganadera y gestión empresarial bajo la consigna “+1, el valor de cada paso”.
Una investigación presentada este 7 de octubre en Estados Unidos utiliza visión por computadora para extraer automáticamente información de los anillos de crecimiento de las trozas y relacionarla con propiedades mecánicas de la madera obtenida posteriormente. El objetivo es avanzar hacia una evaluación rápida y objetiva de la calidad antes del aserrado. La línea tecnológica tiene una conexión directa con Uruguay: investigadores de la Universidad de la República desarrollaron UruDendro y UruDendro4 utilizando imágenes de Pinus taeda uruguayo para automatizar la detección de anillos mediante procesamiento de imágenes y aprendizaje profundo.
Un proyecto de UTEC combina imágenes aéreas, sensores y algoritmos para reconocer señales compatibles con el ataque del picudo rojo antes de que el deterioro de las palmeras sea evidente. El apoyo del Laboratorio de IA para el Bien permitió avanzar en la automatización del análisis y la construcción de una base de datos.
Consulte la evolución prevista del tiempo para la actividad forestal, la producción, la energía y el transporte. Desplace el mapa y utilice la línea de tiempo para explorar el pronóstico.
Mapa: Windy · modelo ECMWF. El mapa muestra pronósticos; las advertencias oficiales se consultan en INUMET. Si el mapa no carga, utilice los enlaces de consulta.