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森林资源越来越多地被视为关键性资源， 不仅因为其经济价值， 在面临气候变化日益严重的威胁时也可以作为碳储存。 然而森林同样也面临着许多威胁， 包括土地使用实践以及气候变化的直接和间接影响， 这些可能会威胁到它们在不同生态系统中的生存能力。 现如今，很多新的工具正在帮助人们更好地管理森林资源及其面临的威胁。
森林管理工具，如为美国缅因州 创建的工具 ForEST， 是如何将机器学习、 卫星图像和森林生态数据结合起来为资源管理者创建更好的信息并促成决策的一个示例支持。
据缅因州估计，大约 4 亿美元的经济可能受到云杉芽虫的影响， 这种芽虫的幼虫主要以冷杉和云杉树为食， 会导致落叶和树木死亡， 从而造成严重损害。
通过使用 ForEST 工具， 这是一种智能地理解决方案系统 (IGS)， 包括半自动图像处理和机器学习分类以及Sentinel 和Landsat 数据， 管理人员可以创建可能威胁到云杉芽虫爆发的预测图， 进而创建使用输入数据和图像的地图， 以确定森林类型、树种丰度以及基于云杉芽虫的当前和预测传播的树冠干扰措施。
机器学习模型可以利用这些数据来估计特定年份的云杉芽虫爆发如何损害树冠生长。 这包括支持向量机 (SVM) 和遗传算法等模型。 例如，该工具可以告知早期受到威胁的树木可能对木材工业有用的情况， 同时允许通过预警和告知等保护工作， 来减轻云杉芽虫的传播。
图像处理和机器学习软件都是(SAMM) 工具的一部分， 该工具由缅因大学可持续森林研究中心 (CRSF) 和该大学的高级计算小组合作创建。
监测森林并提供近乎实时和历史的数据， 这对于确定入侵物种和土地利用变化， 以及如何影响森林的决策至关重要。 工业界越来越多地看到森林监测的经济和社会效益。
例如，terraPulse 公司一直专注于这一领域， 他们的产品套件用于测量卫星图像和木本植被数据以及确定树高。 如不同时期的图像可以一起用于测量树高是否发生了 3 到 5 米的变化， 同时与历史数据进行比较研究。
从 1980 年代到更近时期的图像， 均可用于为森林管理者提供历史的视角。 机器学习算法提供诸如木材产量、退化或间伐等估计值， 对给定森林对野生动物的效用估计， 甚至对火灾风险的估计而言尤为重要。
英国开发了一种类似的工具， 可以对单个树木进行本地管理， 同时可以使用该应用程序设置和监控社会、经济或土地管理目标。 基于云的系统可以在不同设备之间共享， 以便管理给定森林的团队可以访问实时数据， 这些数据可以结合卫星和地面数据。
许多工具都侧重于森林生态系统的经济监测和效益。 然而，一些较新的工具已经开始关注森林提供的社会效益， 这些效益可能没有明确或监测的影响。 例如，这衡量了森林可能提供的美学或娱乐效益。 其中一个工具称为生态系统服务社会价值（SolVES）， 它是与 QGIS 集成的开源工具， 可用于提供有关生态系统服务的定量信息。
数据，例如对生态系统社会价值的调查， 可以被纳入人类价值感知与潜在环境特征之间的空间模型关系。 例如，可以衡量高度重视森林的精神益处以及可以轻松访问这些系统的人， 以证明有多少人可以从维持给定的森林健康中受益。
另一个用途可能是监测森林资源的可及性如何影响特定空间的公共使用。 该工具的好处是它允许结合更常见的物理数据来估计森林生态系统的不同社会价值衡量标准， 从而帮助资源管理者认识到公众如何重视他们所管理的资源。
与主要专注于遥感或地面监测的工具相比， SolVES 等工具试图做的是将社会维度纳入自然资源， 特别是周边社区， 以更好地了解如何看待给定资源并重视资源。 这可以帮助管理者通过了解如何动员社区， 并将其利益纳入管理计划， 以确定有助于保护资源的策略。 当前用于管理和防御森林威胁的工具越来越多地结合了基于卫星的遥感和机器学习。 其中一些工具是免费的， 或者可以为定制项目和区域开发以进行监控。 研究人员还意识到需要更好地捕捉森林管理中的人为因素， 特别是人们如何体验或与自然资源互动。 这些措施可能对生态系统的长期管理也很重要。 在不久的将来， 我们可能会期待更多的森林管理工具， 将森林健康的物理措施以及社会价值观和观念结合起来。