Bu çalışma, yapay zekâ (YZ) uygulamalarının ormancılık yönetimindeki rolünü sistematik bir şekilde analiz ederek mevcut uygulamaları, zorlukları ve gelecekteki perspektifleri incelemektedir. Web of Science (211) ve Scopus (369) veri tabanlarından (2021-2025) seçilen 580 makalenin incelenmesiyle YZ'nin ormancılık uygulamalarını dönüştürdüğü temel temalar belirlenmiştir. Araştırmaların büyük bir kısmı Orman İzleme ve Yönetim Sistemleri (%30,4) ve Dijital Dönüşüm (%23,6) üzerine yoğunlaşırken, Kaynak Optimizasyonu (%17,1) ve Biyoçeşitliliğin Korunması (%14,6) da önemli alanlar olarak öne çıkmaktadır. YZ kullanımıyla verimliliğin artırılması, risk analizi, biyoçeşitliliğin korunması ve karbon yönetimi gibi alanlarda önemli fırsatlar bulunmaktadır. Ancak, veri kalitesindeki teknik sınırlamalar, kaynak kısıtları, operasyonel karmaşıklıklar ve düzenleyici gereklilikler gibi zorluklar devam etmektedir. İnsan odaklı YZ, dijital ikizler ve entegre sensör ağları gibi yeni trendler umut vaat etmektedir. Bu analiz, ormancılık profesyonelleri, araştırmacılar ve politika yapıcılar için değerli içgörüler sunarak YZ'nin potansiyelini ve sınırlamalarını anlamak için bir çerçeve sağlamakta ve çevresel sürdürülebilirlik ile operasyonel verimliliği dengeli bir şekilde bir arada ele almanın önemini vurgulamaktadır.
Yapay Zeka Orman Yönetimi Dijital Dönüşüm Sürdürülebilirlik Orman Teknolojisi
This study systematically analyzes artificial intelligence (AI) applications in forestry management, exploring current implementations, challenges, and future perspectives. A review of 580 articles from Web of Science (211) and Scopus (369) databases (2021-2025) identifies key themes where AI is transforming forestry practices. Forest Monitoring and Management Systems (30.4%) and Digital Transformation (23.6%) dominate current research, followed by Resource Optimization (17.1%) and Biodiversity Conservation (14.6%). Significant opportunities are noted in productivity enhancement, risk analysis, biodiversity conservation, and carbon management through AI. However, challenges such as data quality, resource constraints, operational complexities, and regulatory requirements remain. Emerging trends like human-centered AI, digital twins, and integrated sensor networks show promise. This analysis offers valuable insights for forestry professionals, researchers, and policymakers, providing a framework to understand AI's potential and limitations while emphasizing balanced integration for environmental sustainability and operational efficiency.
Artificial Intelligence Forest Management Digital Transformation Sustainability Forest Technology
| Birincil Dil | İngilizce |
|---|---|
| Konular | Ormancılık Yönetimi ve Çevre, Ormancılık (Diğer) |
| Bölüm | Derleme |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 30 Haziran 2025 |
| Gönderilme Tarihi | 3 Aralık 2024 |
| Kabul Tarihi | 24 Aralık 2024 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2025 Cilt: 21 Sayı: 1 |