This study addressed multi-product optimization in Cedrelinga cateniformis plantations in the Peruvian Amazon, aiming to maximize volumetric yields of logs and sawn lumber. Data from seven plantations of different ages and types, established on degraded land, were analyzed by using ten stem profile models to predict taper and optimize wood use. In addition, the structure of each plantation was evaluated using diameter distributions and height–diameter ratios; log and sawn timber production was optimized using SigmaE 2.0 software. The Garay model proved most effective, providing high predictive accuracy (adjusted R² values up to 0.963) and biological realism. Marked differences in volumetric yield were observed between plantations: older and more widely spaced plantations produced higher timber volumes. Logs of optimal length (1.83–3.05 m) and larger dimension wood (e.g., 25.40 × 5.08 cm) were identified as key contributors to maximizing volumetric yields. The highest yields were observed in mature plantations, in which the total log volume reached 508.1 m³ha⁻¹ and the sawn lumber volume 333.6 m³ha⁻¹. The findings demonstrate the power of data-driven decision-making in the timber industry. By combining precise modeling and optimization techniques, we developed a framework that enables sawmill operators to maximize log and lumber yields. The insights gained from this research can be used to improve operational efficiency and reduce waste, ultimately leading to increased profitability. These practices promote support for smallholders and the forestry industry while contributing to the long-term development of the Peruvian Amazon.

El objetivo de este trabajo fue elucidar el ciclo biológico de la mariposa diurna Archaeoprepona demophon muson, determinar las especies de plantas con las que se relaciona, caracterizar su hábitat y contribuir al conocimiento sobre sus enemigos naturales. El trabajo de campo se desarrolló en dos áreas cercanas a la ciudad de Iquitos (Perú). Para describir el ciclo biológico se utilizó 20 huevos recientemente depositados en las hojas de su planta hospedera. La duración del ciclo, desde huevo hasta adulto fue de 85.40 ± 4.66 días en condiciones de laboratorio. El periodo de huevo se extendió por 5.60 ± 0.52 días. La larva pasa por cinco estadíos: el primero duró 8.61 ± 0.77 días, el segundo 6.12 ± 0.68 días, el tercero 11.44 ± 0.73 días, el cuarto 8.13 ± 0.34 días, y el quinto 27.37 ± 1.29 días. El periodo de la prepupa duró 3.60 ± 0.51 días y el de pupa 14.13 ± 2.62 días; los adultos nacieron aproximadamente entre las 9:00 a 11:00 h. La hembra vivió 41.00 ± 6.35 días y el macho 19.25 ± 4.49 días. Las plantas alimenticias utilizadas fueron Siparuna bifida (Poepp. & Endl.) A.DC., Pouteria caimito (Ruiz & Pav.) Radlk. y Musa x paradisiaca L. Registramos dos enemigos naturales, una araña y un hongo.

Precise crown segmentation is essential for assessing structure, competition, and productivity in agroforestry systems, but delineation is challenging due to canopy heterogeneity and variability in aerial imagery. This study analyzes how flight height and orientation affect segmentation accuracy in an agroforestry system of the Peruvian Amazon, using RGB images acquired with a DJI Mavic Mini 3 Pro UAV and the instance-segmentation models YOLOv8 and YOLOv11. Four flight heights (40, 50, 60, and 70 m) and two orientations (parallel and transversal) were analyzed in an agroforestry system composed of Cedrelinga cateniformis (Ducke) Ducke, Calycophyllum spruceanum (Benth.) Hook.f. ex K.Schum., and Virola pavonis (A.DC.) A.C. Sm. Results showed that a flight height of 60 m provided the highest delineation accuracy (F1 ≈ 0.88 for YOLOv8 and 0.84 for YOLOv11), indicating an optimal balance between resolution and canopy coverage. Although YOLOv8 achieved the highest precision under optimal conditions, it exhibited greater variability with changes in flight geometry. In contrast, YOLOv11 showed a more stable and robust performance, with generalization gaps below 0.02, reflecting a stronger adaptability to different acquisition conditions. At the species level, vertical position and crown morphological differences (Such as symmetry, branching angle, and bifurcation level) directly influenced detection accuracy. Cedrelinga cateniformis displayed dominant and asymmetric crowns; Calycophyllum spruceanum had narrow, co-dominant crowns; and Virola pavonis exhibited symmetrical and intermediate crowns. These traits were associated with the detection and confusion patterns observed across the models, highlighting the importance of crown architecture in automated segmentation and the potential of UAVs combined with YOLO algorithms for the efficient monitoring of tropical agroforestry systems.

La forestación y reforestación ayudan a frenar la deforestación; pero las escasas plantaciones forestales existen en el Perú se caracterizan por tener baja productividad, debido al uso de semillas de calidad genética deficiente. La primera fase de los programas de mejoramiento es la selección en masa, evaluándose características dasométricas y morfométricas. Se reporta pudrición medular en árboles amazónicos, pero su sanidad se evalúa con técnicas poco precisa o no se considera. El presente estudio tuvo por objetivo demostrar que la tomografía acústica es una tecnología fundamental en la selección de árboles semilleros en la Amazonía peruana. Las especies evaluadas fueron Anaueria brasiliensis, Aspidosperma parvifolium, Bertholletia excelsa, Cedrelinga cateniformis, Dipteryx micrantha, Nectandra cuspidata y Schefflera morototoni. Se utilizó el tomógrafo acústico para evaluar la sanidad interna. Se analizó la incidencia por especie y el porcentaje de afectación mediante la prueba no paramétrica de Kruskal-Wallis; así mismo, se evaluó la asociación de la sanidad interna con variables dasométricas, mediante Análisis de Componentes Principales y correlación. Anaueria brasiliensis presentó en promedio los mayores porcentajes de afectación (45,4%), por otro lado, Bertholletia excelsa y Cedrelinga cateniformis, presentaron los menores porcentajes (0,9%). Existió diferencias significativas para el porcentaje de afectación de los árboles candidatos (p < 0,05). El porcentaje de afectación presentó fuertes asociaciones positivas con las variables dasométricas. La tomografía acústica es fundamental en la selección de árboles semilleros de árboles amazónicos; considerando que existen especies con alta variación de la sanidad interna entre sus individuos