Esta es una iniciativa para el encuentro de profesionales, estudiantes y toda persona interesada en la Percepción Remota (PR), los Sistemas de Información Geográfica (SIG) y sus aplicaciones en las 
ciencias forestales. 

En estas páginas se muestran y comentan diversos ejemplos de aplicaciones y resultados de experiencias realizadas en el Chaco Seco (bosques nativos), con especial referencia a casos de 
estudios en la provincia de Santiago del Estero, y en la provincia de Misiones (bosques implantados), ambas regiones en la República Argentina. La presentación de dos tipos de formaciones forestales distintas, el bosque nativo e implantado, es al efecto de mostrar las posibilidades de aplicación de la 
PR y los SIG. 

Espero que a través de estas páginas se conozca mejor la región del Chaco seco, el problema de la degradación y destrucción de la cobertura forestal, con el objetivo de poder contribuir al mejor manejo 
y conservación de esta gran región de bosques xerofíticos sudamericanos. 

En temas como la PR y los SIG, aún se requiere la formación de especialistas, para ello se presentan links a diversos Tutoriales elaborados en universidades y otras organizaciones de investigación y desarrollo, como así también por empresas privadas de diferentes países.
 

Datos del autor - Dr. Hugo Raúl Zerda

Formación
- Doctor en Ciencias Forestales, Universidad de Goettingen, Alemania 1998.
- Especialista en Interpretación de Imágenes de Sensores Remotos Aplicada a la Ingeniería Forestal, CIAF, Colombia 1987.
- Ingeniero Forestal, Universidad Nacional de Santiago del Estero, Argentina 1986. 

Actividades

- Investigador principal de la Universidad Católica de Santiago del Estero,
Laboratorio de Geomática
- Docente e investigador la Univ. Nacional de Santiago del Estero, Instituto de Silvicultura y Manejo de Bosques
- Invitado de la Universidad del Salvador, carrera de ingeniería forestal (Fotogrametría y Fotointerpretación Forestal), Corrientes, Argentina
- Coordinador Unidad  IUFRO 4.12.01 -  IUFRO Unit 4.12.01 Monitoring of subtropical forests using remote sensing technology