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 agricultura lleva años avanzando hacia el manejo diferencial de cada ambiente dentro de un mismo establecimiento. La forestación está recorriendo un camino similar: abandonar progresivamente la idea de que toda una plantación debe recibir necesariamente el mismo tratamiento y utilizar información de alta resolución para decidir dónde, cuándo y con qué intensidad intervenir.
Ese proceso es el eje del encuentro internacional Pathways to Precision Silviculture, organizado este 7 de octubre por el grupo de investigación 3.02.00 de la → International Union of Forest Research Organizations (IUFRO). La organización plantea como cuestión central cómo los datos de alta resolución, los avances en maquinaria silvícola y las estrategias de tratamiento dirigido están transformando el manejo forestal.
El objetivo es particularmente significativo: pasar de disponer de más información sobre el bosque a utilizar esos datos para ejecutar intervenciones específicas, económicamente eficientes y adaptadas a las condiciones reales de cada sitio.
¿Qué significa silvicultura de precisión?
La silvicultura de precisión puede entenderse como la integración de información geoespacial, sensores, inventarios forestales avanzados, modelos de crecimiento, sistemas de apoyo a las decisiones y maquinaria capaz de ejecutar tratamientos con mayor exactitud.
El principio es sencillo, aunque tecnológicamente complejo: dentro de un mismo predio forestal existen diferencias de suelo, topografía, disponibilidad de agua, crecimiento, competencia, sanidad y productividad. Si esas diferencias pueden medirse y georreferenciarse, las decisiones silvícolas pueden adaptarse a ellas.
En lugar de considerar únicamente un rodal como una unidad relativamente homogénea, la disponibilidad de información espacial cada vez más detallada permite avanzar hacia unidades menores de decisión e incluso, en determinadas aplicaciones, obtener información individual de los árboles.
LiDAR, drones, satélites y máquinas que también generan información
Una de las tecnologías que está acelerando este cambio es LiDAR, que utiliza pulsos láser para medir distancias y reconstruir tridimensionalmente la estructura del bosque. Dependiendo de la plataforma utilizada, el sensor puede operar desde aviones, drones, vehículos terrestres o incluso desde la propia maquinaria forestal.
A esa información pueden agregarse imágenes satelitales, cámaras multiespectrales, posicionamiento GNSS, datos obtenidos durante la cosecha y mediciones tradicionales de inventario.
El resultado es una representación del recurso forestal mucho más detallada que la disponible mediante un inventario convencional aislado. Altura dominante, densidad, volumen, biomasa y variabilidad espacial pueden ser incorporados a modelos y mapas que apoyen las decisiones productivas.
La siguiente etapa consiste en cerrar el circuito: que la información obtenida del bosque llegue a la máquina encargada de realizar una intervención y que, a su vez, esa máquina genere nuevos datos sobre el trabajo realizado.
De medir mejor a intervenir mejor
IUFRO identifica tres componentes especialmente relevantes en esta evolución: datos de alta resolución, avances en las máquinas utilizadas en silvicultura y estrategias de tratamientos dirigidos.
La combinación permite pensar en una silvicultura en la que determinadas operaciones puedan variar según las características concretas del terreno y del cultivo. La información espacial podría apoyar decisiones sobre establecimiento, control de competencia, fertilización, raleo, monitoreo sanitario, planificación de cosecha y otras intervenciones.
No significa que todas estas operaciones sean actualmente autónomas ni que exista una única tecnología aplicable a cualquier bosque. La silvicultura de precisión comprende distintos niveles de desarrollo: algunas herramientas ya son operativas, mientras otras continúan en investigación, validación o primeras etapas comerciales.
La transformación fundamental está en el criterio de manejo: utilizar datos cada vez más detallados para reducir intervenciones innecesariamente uniformes y concentrar recursos donde puedan producir mayor beneficio productivo, ambiental o sanitario.
Uruguay ya experimentó con LiDAR en plantaciones comerciales
Para Uruguay esta discusión internacional tiene una conexión especialmente interesante. Investigadores del → Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA), la Universidad de la República y la Universidad de Córdoba, entre otras instituciones, ya estudiaron la utilización de escaneo láser aerotransportado en plantaciones uruguayas de eucalipto.
Un trabajo publicado en 2020 analizó plantaciones de Eucalyptus grandis y Eucalyptus dunnii y evaluó la capacidad del LiDAR aerotransportado para caracterizar los rodales y estimar variables forestales como altura, volumen y biomasa aérea.
Los modelos empleados para estimar volumen total alcanzaron valores de R² de 0,93 tanto para Eucalyptus grandis como para Eucalyptus dunnii. En biomasa aérea, los valores reportados fueron de 0,95 y 0,96, respectivamente, mostrando una relación muy alta entre las estimaciones basadas en la información LiDAR y los datos utilizados para validarlas.
Esto resulta importante porque demuestra que una parte de la infraestructura científica necesaria para la silvicultura de precisión no es ajena a las condiciones forestales uruguayas.
Río Negro y Paysandú fueron escenario de otro paso
Una investigación posterior avanzó desde la caracterización del bosque hacia un concepto todavía más próximo a la silvicultura de precisión: determinar espacialmente la calidad productiva de diferentes sectores de una plantación.
El estudio utilizó datos de escaneo láser aerotransportado sobre aproximadamente 1.995 hectáreas de plantaciones intensivas de Eucalyptus dunnii ubicadas en los departamentos de Río Negro y Paysandú.
Los investigadores establecieron 43 parcelas y combinaron los datos LiDAR con modelos estadísticos y herramientas de segmentación para generar mapas del índice de sitio, una variable fundamental para representar la capacidad productiva forestal de un lugar.
El interés de este tipo de cartografía supera el inventario. Conocer cómo cambia la productividad dentro de una superficie forestada permite comenzar a pensar las decisiones de manejo espacialmente y no únicamente a partir de valores promedio para grandes unidades.
Del rodal al sitio y, potencialmente, al árbol
Ese es precisamente uno de los cambios conceptuales que acompaña a la silvicultura de precisión. Los inventarios forestales tradicionales continuarán siendo necesarios, pero pueden complementarse con sensores remotos y modelos capaces de extender las mediciones puntuales a superficies completas.
Un mapa de alta resolución puede mostrar sectores de diferente crecimiento dentro de una plantación que visualmente podría parecer uniforme. Si esas diferencias son persistentes y técnicamente explicables, pueden incorporarse a la planificación.
La disponibilidad creciente de datos a escala de árbol individual amplía todavía más las posibilidades. Sistemas LiDAR y algoritmos de procesamiento pueden identificar troncos y estimar determinadas características estructurales, mientras las cosechadoras modernas generan simultáneamente información sobre los árboles procesados.
La integración de ambas fuentes abre la posibilidad de que el bosque digital se actualice a medida que se realizan las operaciones.
La maquinaria es la segunda mitad de la transformación
Medir con precisión solamente genera valor productivo si esa información permite tomar mejores decisiones. Por eso el avance de la maquinaria forestal constituye el otro componente de esta transformación.
Sensores LiDAR instalados en cosechadoras, cámaras, sistemas de posicionamiento, mapas digitales de árboles y herramientas de asistencia al operador están siendo desarrollados y probados internacionalmente para que las máquinas puedan comprender mejor el entorno en el que trabajan.
En raleos, por ejemplo, conocer la posición y determinadas características de los árboles antes de realizar una intervención podría ayudar al operador o, progresivamente, a sistemas automatizados a seleccionar los ejemplares de acuerdo con objetivos silvícolas previamente definidos.
El salto tecnológico consiste entonces en conectar tres etapas que hasta ahora podían encontrarse separadas: medir, decidir y ejecutar.
Una oportunidad particularmente relevante para Uruguay
La estructura del sector forestal uruguayo presenta condiciones interesantes para incorporar progresivamente estas tecnologías. Las plantaciones comerciales de eucalipto y pino se desarrollan sobre superficies extensas, poseen ciclos productivos planificados y generan grandes cantidades de información desde el establecimiento hasta la cosecha y el transporte.
En ese contexto, la silvicultura de precisión no necesariamente implica reemplazar los sistemas actuales, sino agregar una nueva capa de información que permita identificar variabilidad dentro de los predios y mejorar decisiones.
El potencial incluye inventarios más frecuentes, detección temprana de problemas, mapas de productividad, mejor planificación de operaciones, seguimiento del crecimiento, evaluación de daños y una asignación más precisa de insumos y maquinaria.
También podría contribuir a objetivos ambientales. Una representación espacial más detallada facilita identificar cursos de agua, zonas sensibles, variaciones del terreno y áreas que requieren tratamientos diferentes, permitiendo incorporar restricciones ambientales directamente en la planificación operativa.
El bosque comienza a convertirse en un sistema productivo digital
El encuentro organizado hoy por IUFRO muestra que la discusión internacional ya no gira únicamente alrededor de cómo obtener más datos forestales. El desafío ahora es convertir esos datos en decisiones y tratamientos concretos, económicamente viables y aplicables a escala.
Para Uruguay existe un punto de partida comprobable. La investigación nacional ya utilizó LiDAR para caracterizar plantaciones comerciales y mapear diferencias de productividad en eucaliptos de Río Negro y Paysandú.
La próxima frontera será integrar progresivamente inventarios digitales, sensores remotos, inteligencia artificial, modelos de decisión y maquinaria conectada. En ese escenario, la silvicultura de precisión puede representar para el sector forestal un cambio comparable al que la agricultura de precisión produjo en los cultivos extensivos: pasar del promedio del establecimiento a comprender y manejar la variabilidad existente dentro de él.
Fuentes principales
→ IUFRO – Modern Silviculture Webinar: Pathways to Precision Silviculture, 7 de octubre de 2026.
