El objetivo de este trabajo fue analizar la potencialidad predictiva del color de la madera para la identificación de materiales del género Eucalyptus implantados en Argentina, mediante el desarrollo de modelos basados en algoritmos de aprendizaje automático. Se trabajó con 15 muestras de 20 materiales de Eucalyptus de entre 6 y 7 años, con diferente grado de mejora genética (especies y clones monoespecíficos e híbridos), a los cuales se les determinó el color en el espacio CIEL*a*b*, como también los valores de absorbancia en el rango del espectro visible (400-700 nm). Se probaron dos algoritmos de aprendizaje automático: random forest (RF) y support vector machines (SVM), y se definió como objetivo de la predicción a las especies o híbridos. El modelo desarrollado a partir de RF y los parámetros de color CIEL*a*b* presentó el mejor ajuste, con una exactitud del modelo del 59,7% y un valor de kappa de 0,514, con lo cual puede ser catalogado como moderado. Resulta necesario profundizar este análisis en vista de generar protocolos que permitan su implementación a otra escala, analizando otras secciones de la madera y bajo diferentes tratamientos superficiales. Palabras clave: eucaliptos, CIELab, aprendizaje automático, Random Forest, Support Vector Machines 1. INTRODUCCIÓN En general, la identificación de especies es un proceso laborioso que requiere de mucho tiempo, y para lo cual suele ser necesario cuantificar características anatómicas y estructurales de la madera (Vieira et al., 2022). Estas características deben ser contrastadas con bases de datos que incluyan esta información, las cuales muchas veces no existen, sumado al hecho de que estas características presentan cierto grado de plasticidad fenotípica (Bambil et al., 2020). Es por lo que se torna necesario el desarrollo de técnicas de identificación alternativas, entre las que puede mencionarse el color de la madera. Sin embargo, la clasificación visual por sí sola es altamente subjetiva y puede ser influenciada por diversos factores, como por ejemplo el nivel de iluminación. El uso de colorimetría puede ser una alternativa válida, debido a su rapidez y facilidad de uso (Vieira et al., 2022). En este sentido, Vieira et al. (2019) mostraron la potencialidad de esta técnica para distinguir especies de mirtáceas nativas de Brasil. Actualmente, existe una gran variedad de algoritmos de clasificación de aprendizaje automático (machine learning), los cuales pueden aplicarse a un mismo set de datos y comparar los resultados en cuanto a su rendimiento y eficacia del proceso clasificatorio (Bambil et al., 2020). Dos de los más ampliamente utilizados son random forest (RF) y support vector machines (SVM). RF clasifica en función de un conjunto de árboles de decisión, mediante la integración de múltiples modelos para resolver el mismo problema, lo cual aumenta la precisión al disminuir la varianza, y la clasificación se define mediante votación, siendo la más común la votación por mayoría (se asigna la categoría asignada por la mayoría de los clasificadores). SVM pertenece a una familia de clasificadores lineales

El objetivo de este trabajo fue describir los parámetros de color de la madera de diferentes materiales de Eucalyptus implantados en Argentina y establecer un agrupamiento entre ellos en función de esta característica. Se trabajó con 15 muestras de 20 materiales de Eucalyptus de entre 6 y 7 años, con diferente grado de mejora genética (especies y clones monoespecíficos e híbridos), a los cuales se les determinó el color en el espacio CIEL*a*b*, analizando la composición de cada uno de los parámetros que conforman este espacio, correspondiendo la mayor variación al parámetro L* (claridad/oscuridad), seguida por el parámetro a* (coloración roja) y, finalmente, el parámetro b* (coloración amarilla). Se computó la matriz de distancias de color entre materiales, mediante el cálculo de ΔE de acuerdo con la metodología CIE 2000 y, a partir de ella, se estableció un agrupamiento de materiales por un método de agrupamiento jerárquico. La metodología empleada permitió asociar adecuadamente a los diferentes materiales en función de las características de su color. Es necesario extender este análisis a otras edades para analizar esta asociación a diferentes turnos productivos y relacionarla con las propiedades de la madera. Palabras clave: eucaliptos, espacio CIEL*a*b*, CIELab, agrupamiento jerárquico 1. INTRODUCCIÓN El cultivo de eucaliptos en Argentina ocupa un lugar de preponderancia, ubicándose en el segundo puesto en importancia, detrás del cultivo de pinos, con cerca del 25% de la superficie forestada a nivel nacional (Gorzycki, 2019). Las estimaciones disponibles más recientes, indican que hay aproximadamente 300.000 ha cultivadas con diferentes especies del género Eucalyptus, ubicadas principalmente en las provincias mesopotámicas (Entre Ríos, Corrientes y Misiones) y Buenos Aires, que en conjunto concentran más del 90% de la superficie implantada del país (Gorzycki, 2019). El color de la madera es atribuido sobre todo al contenido y composición de extractivos (Sánchez Acosta y Sepliarsky, 2008), lo cual es determinado por factores relacionados con el cultivo y las condiciones de procesamiento: especie o material utilizado, ubicación (albura o duramen), edad, plano de corte, contenido de humedad, manejo silvicultural y las condiciones edáficas y climáticas imperantes (de Avila Delucis et al., 2016). El color de la madera es una variable de importancia, ya que influye en los diversos usos potenciales de la madera, incluyendo los usos sólidos, para triturado y energía. Existen diversas maneras de expresar objetivamente el color, una de las cuales es la técnica de colorimetría CIEL*a*b*, creada por la Comisión Internacional de la Iluminación (CIE, por sus siglas en francés), basada en tres parámetros colorimétricos (L*, a* y b*). A partir de estos parámetros es posible cuantificar el color de un material: L* representa el brillo y mide la posición en el eje blanco/negro (0, negro; 100, blanco), a* expresa la posición en el eje rojo/verde (> 0, rojo; < 0, verde) y b* define la ubicación en el eje amarillo/azul (> 0, amarillo; < 0, azul). Este sistema se destaca como el de más amplia difusión, principalmente por su rapidez, facilidad y versatilidad (de Avila Delucis et al., 2016).

En un contexto de cambio climático y mayor demanda de energía, la biomasa, en particular la leña y el carbón vegetal, constituye una alternativa valiosa para el reemplazo de combustibles fósiles, con un mejor balance de emisiones gaseosas y un gran potencial en nuestro país. En particular, el género Eucalyptus puede ser muy relevante en este proceso, ya que constituye el segundo género forestal a nivel nacional, siendo el noreste de Entre Ríos uno de sus mayores núcleos productivos. Una correcta caracterización de los materiales disponibles en nuestro país contribuirá a su valorización para diversos fines, entre los que se destaca el dendroenergético. El objetivo del presente trabajo fue caracterizar y comparar diversas propiedades dendroenergéticas de la madera del fuste y el carbón de diferentes materiales del género Eucalyptus, incluyendo especies, híbridos y clones de siete años de edad. Con respecto a la madera, los materiales testeados se ubicaron dentro del rango de maderas livianas y semipesadas, cuyas características analizadas (contenido de cenizas, poder calorífico, rendimiento de carbonización) presentaron órdenes de magnitud similares a los reportados por trabajos referentes a este género botánico. En cuanto al carbón, se encontraron resultados contrastantes en función de la variable considerada (densidad aparente relativa, cenizas, volátiles, carbono fijo y poder calorífico). En función de ello, se remarca la necesidad de continuar con los análisis, empleando diferentes protocolos, a fin de corroborar los valores obtenidos para estas características, las cuales resultan de gran importancia para establecer el potencial dendroenergético para su uso doméstico e industrial.

Soil nitrogen (SN) and soil phosphorus (SP) contents support several ecosystem services and define the forest type distribution at local scale in Southern Patagonia. The quantification of nutrients during forest surveys requires soil samplings and estimations that are costly and difficult to measure. For this, predictive models of soil nutrients are needed. The objective of this study was to quantify SN and SP contents (30 cm depth) using different modelling approaches based on climatic, topographic and vegetation variables. We used data from 728 stands of different forest types for linear regression models to map SN and SP. The fitted models captured the variability of forest types well (R²-adj. 92–98% for SN and 70–87% for SP). The means were 9.3 ton ha−1 for SN and 124.3 kg ha−1 for SP. Overall, SN values were higher in the deciduous forests than those in the mixed evergreen, while SP was the highest in the Nothofagus pumilio forests. SN and SP are relevant metrics for many applications, connecting major issues, such as forest management and conservation. With these models, the quantification of SN and SP stocks across forests of different protection status (National Law 26,331/07) and national/provincial reserve networks is possible, contributing to the determination of nutrient contents at landscape level.

In the upper vegetation limit of the Andes, trees change to shrub forms or other life forms, such as low scrubs. The diversity of life forms decreases with elevation; tree life forms generally decrease, and communities of shrubs and herbs increase in the Andean highlands. Most of treeline populations in the northwestern Argentina Altiplano are monospecific stands of Polylepis tarapacana, a cold-tolerant evergreen species that is able to withstand harsh climatic conditions under different life forms. There are no studies for P. tarapacana that analyze life forms across environmental and human impact gradients relating them with environmental factors. This study aims to determine the influence of topographic, climatic, geographic and proxies to human uses on the occurrence of life forms in P. tarapacana trees. We worked with 70 plots, and a new proposal of tree life form classification was presented for P. tarapacana (arborescent, dwarf trees, shrubs and brousse tigrée). We describe the forest biometry of each life form and evaluate the frequency of these life forms in relation to the environmental factors and human uses. The results show a consistency in the changes in the different life forms across the studied environmental gradients, where the main changes were related to elevation, slope and temperature.