Importance of artificial intelligence on forest biomass evaluation in Perú
Descripción del Articulo
This article explains basic concepts of Artificial Intelligence (AI) linked to forest biomass estimation, and reviews three research studies carried out in tropical areas using AI models with traditional allometric equations. The results show that AI-based methods have greater accuracy and ability t...
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Institución: | Universidad Nacional Agraria La Molina |
| Repositorio: | Revistas - Universidad Nacional Agraria La Molina |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:revistas.lamolina.edu.pe:article/2065 |
| Enlace del recurso: | https://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/rfp/article/view/2065 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | artificial intelligence machine learning allometric equation forest biomass inteligencia artificial ecuación alométrica biomasa forestal |
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Importance of artificial intelligence on forest biomass evaluation in PerúImportancia de la inteligencia artificial en la evaluación de la biomasa forestal en el PerúOrmachea Ramos, Álvaro ManuelOrmachea Ramos, Álvaro Manuelartificial intelligencemachine learningallometric equationforest biomassinteligencia artificialmachine learningecuación alométricabiomasa forestalThis article explains basic concepts of Artificial Intelligence (AI) linked to forest biomass estimation, and reviews three research studies carried out in tropical areas using AI models with traditional allometric equations. The results show that AI-based methods have greater accuracy and ability to relate key variables in forest biomass development than allometric equations. These facts highlight the need for Peruvian forest engineers to develop capabilities for the use of AI in the estimation of forest biomass in the country. This capacity building would imply a more demanding curriculum in mathematics, statistics and computer science for forest engineers; as well as the installation of an extensive network of permanent plots for the creation of a solid database of the variables involved in the development of forest biomass. It is proposed to start a discussion on the subject among the Peruvian forestry community in order not to lose opportunities in the carbon credits market, which, according to the cases reviewed, will require more precise measurements than the current ones carried out through the use of allometric equations.En este artículo se explican conceptos básicos de la Inteligencia Artificial (IA) ligados a la estimación de la biomasa forestal, y se revisan tres investigaciones realizadas en zonas tropicales que emplean modelos de IA conjuntamente con las tradicionales ecuaciones alométricas. Los resultados muestran que los métodos basados en IA tienen mayor precisión y capacidad para relacionar variables clave en el desarrollo de la biomasa forestal que las ecuaciones alométricas. Estos hechos resaltan la necesidad de que los ingenieros forestales peruanos deban desarrollar capacidades para el uso de la IA en la estimación de la biomasa forestal en el país. Este desarrollo de capacidades implicaría un currículo más exigente en matemática, estadística y ciencias informáticas para los ingenieros forestales; así como la instalación de una extensa red de parcelas permanentes para la creación de una sólida base de datos de las variables que intervienen en el desarrollo de la biomasa forestal. Se propone iniciar la discusión al respecto entre la comunidad forestal peruana con la finalidad de no perder oportunidades en el mercado de bonos de carbono, que según los casos revisados, requerirá mediciones más precisas que las actuales realizadas mediante el uso de las ecuaciones alométricas.Universidad Nacional Agraria la Molina.2024-06-25info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/rfp/article/view/206510.21704/rfp.v39i1.2065Revista Forestal del Perú; Vol. 39 No. 1 (2024): January to June; 11-21Revista Forestal del Perú; Vol. 39 Núm. 1 (2024): Enero a Junio; 11-212523-18550556-6592reponame:Revistas - Universidad Nacional Agraria La Molinainstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMspahttps://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/rfp/article/view/2065/2923Derechos de autor 2024 Álvaro Manuel Ormachea Ramoshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:revistas.lamolina.edu.pe:article/20652024-08-15T14:09:18Z |
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This article explains basic concepts of Artificial Intelligence (AI) linked to forest biomass estimation, and reviews three research studies carried out in tropical areas using AI models with traditional allometric equations. The results show that AI-based methods have greater accuracy and ability to relate key variables in forest biomass development than allometric equations. These facts highlight the need for Peruvian forest engineers to develop capabilities for the use of AI in the estimation of forest biomass in the country. This capacity building would imply a more demanding curriculum in mathematics, statistics and computer science for forest engineers; as well as the installation of an extensive network of permanent plots for the creation of a solid database of the variables involved in the development of forest biomass. It is proposed to start a discussion on the subject among the Peruvian forestry community in order not to lose opportunities in the carbon credits market, which, according to the cases reviewed, will require more precise measurements than the current ones carried out through the use of allometric equations. |
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