Producto 6. Nota técnica: Algoritmos que estiman disponibilidad de pasto a partir de valores de índices multiespectrales tomados con drones en pasturas típicas de los Argentina, Ur...

Autores
Insua, Juan Ramón; Laplacette, Celina María; Utsumi, Santiago A.; Carrillo, Kevin; Araya, Edison; Sánchez, William; Baráibar, Nicolás; Rosas, Mariana; Berone, German Dario
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
informe técnico
Estado
versión publicada
Descripción
Innovación para la gestión del pasto, ATN/RF-18077-RG
Los resultados de este proyecto de investigación permitieron confirmar que es posible la cuantificación remota (teledetección) de la biomasa de pasto mediante el uso de sensores multiespectrales montados en un dron. Para ello, la calibración de la curva de predicción biomasa mediante el uso de NDVI debe considerar los efectos de la especie forrajera y fecha de vuelo sin verse afectada por la dosis de fertilizante nitrogenado. Esto implicaría que es necesario calibrar modelos de predicción de biomasa para cada una de las especies forrajeras contemplando recalibraciones en diferentes momentos del año. Este resultado marca la necesidad de futuros trabajos orientados al desarrollo de protocolos de recalibraciones temporales para facilitar la correcta implementación de drones con el fin de mantener la precisión de las estimaciones de pasto a lo largo del año. Esto ofrecería realizar una estimación remota de la biomasa de pasturas más objetiva, rápida y comparable, liberando al personal de rutinas de monitoreo semanal, y permitiendo un virtual manejo remoto de las decisiones de pastoreo. Adicionalmente, los resultados obtenidos en esta línea de I+D mediante el uso de sensores multiespectrales montados en drones podrán complementarse o extenderse a otras plataformas con diferentes prestaciones (e.g. diferentes tipos de drones, satélites) que permitan una mayor cobertura de área de monitoreo para establecimientos de mayor escala. De esta manera, se espera un aumento en la eficiencia de utilización de las pasturas, reduciendo costos de alimentación, con un impacto positivo sobre la productividad, rentabilidad y sostenibilidad de la producción ganadera en escenarios climáticamente cambiantes. Debido a la precisión y resolución de la metodología, se prevé que el monitoreo de pasturas por drones se extienda al ámbito académico/científico como una herramienta aplicable a la investigación.
EEA Balcarce
Fil: Insúa, Juan. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina
Fil: Insúa, Juan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Laplacette, Celina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina
Fil: Laplacette, Celina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina
Fil: Laplacette, Celina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Utsumi, Santiago. Michigan State University; Estados Unidos
Fil: Carrillo, Kevin. Instituto Nacional de Innovación y Transferencia en Tecnología Agropecuaria, Costa Rica
Fil: Araya, Edison. Instituto Nacional de Innovación y Transferencia en Tecnología Agropecuaria, Costa Rica
Fil: Sánchez, William. Instituto Nacional de Innovación y Transferencia en Tecnología Agropecuaria, Costa Rica
Fil: Baráibar, Nicolás. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria, Uruguay
Fil: Rosas, Mariana. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria, Uruguay
Fil: Berone, Germán Dario. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina
Fil: Berone, Germán Dario. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina
Materia
Pastizales
Monitoreo de Pastizales
Teledetección
Sensores
Vehículo Aéreo no Tripulado
Pastures
Rangelands Monitoring
Remote Sensing
Sensors
Unmanned Aerial Vehicles
Drones
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
INTA Digital (INTA)
Institución
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
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Los resultados de este proyecto de investigación permitieron confirmar que es posible la cuantificación remota (teledetección) de la biomasa de pasto mediante el uso de sensores multiespectrales montados en un dron. Para ello, la calibración de la curva de predicción biomasa mediante el uso de NDVI debe considerar los efectos de la especie forrajera y fecha de vuelo sin verse afectada por la dosis de fertilizante nitrogenado. Esto implicaría que es necesario calibrar modelos de predicción de biomasa para cada una de las especies forrajeras contemplando recalibraciones en diferentes momentos del año. Este resultado marca la necesidad de futuros trabajos orientados al desarrollo de protocolos de recalibraciones temporales para facilitar la correcta implementación de drones con el fin de mantener la precisión de las estimaciones de pasto a lo largo del año. Esto ofrecería realizar una estimación remota de la biomasa de pasturas más objetiva, rápida y comparable, liberando al personal de rutinas de monitoreo semanal, y permitiendo un virtual manejo remoto de las decisiones de pastoreo. Adicionalmente, los resultados obtenidos en esta línea de I+D mediante el uso de sensores multiespectrales montados en drones podrán complementarse o extenderse a otras plataformas con diferentes prestaciones (e.g. diferentes tipos de drones, satélites) que permitan una mayor cobertura de área de monitoreo para establecimientos de mayor escala. De esta manera, se espera un aumento en la eficiencia de utilización de las pasturas, reduciendo costos de alimentación, con un impacto positivo sobre la productividad, rentabilidad y sostenibilidad de la producción ganadera en escenarios climáticamente cambiantes. Debido a la precisión y resolución de la metodología, se prevé que el monitoreo de pasturas por drones se extienda al ámbito académico/científico como una herramienta aplicable a la investigación.
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Fil: Insúa, Juan. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina
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