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14·07·2018 Nº 391
Nuevas tecnologías para el monitoreo de pasturas
JUAN RAMóN INSUA1,2 y SANTIAGO UTSUMI3
1 Facultad de Cs. Agrarias, Universidad Nacional de Mar del Plata
2 CONICET
3 Kellogg Biological Station, Michigan State University, Estados Unidos
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En algún tambo robótico de los Estados Unidos: ¿Es un ave?... ¿Es un drone?... ¡Es un súper pasturómetro! El uso de drones en ganadería ofrece una oportunidad única para medir en forma rápida y sistemática la cantidad y variación espacial del pasto de nuestro campo.

Un eficiente manejo del pastoreo no solo implica producir más pasto, sino también requiere de una alta utilización del mismo. Para ello el productor necesita ajustar la demanda de pasto (pastoreo o cosecha) con la tasa de crecimiento de las pasturas. La única manera de lograrlo a lo largo del año es a través de un monitoreo sistemático de la disponibilidad de pasto que hay en el campo. Esto nos permite ajustar la superficie a ensilar/enrollar cuando la tasa de crecimiento es mayor a la demanda (ej. primavera), o definir la cantidad de suplemento que cubra los déficits de pasto cuando la tasa de crecimiento es menor a la demanda (ej. invierno). Por eso es importante saber cuánto pasto tenemos.

¿Cómo se estima actualmente la disponibilidad de pasto?

En nuestro país, la relación de la altura (cm) con los kg de materia seca (MS) de la pastura es quizás, junto con la estimación visual, la medida indirecta más utilizada para estimar disponibilidad (Foto 1a). En países como Nueva Zelanda, donde se acostumbra a monitorear la disponibilidad en forma más sistemática, se han desarrollado nuevas tecnologías para agilizar y aumentar la precisión de las estimaciones integrando el uso de GPS (Global Positioning Systems), GIS (Geographical Information Systems) y sensores remotos o proximales. Un ejemplo de esto es el pasturómetro C-Dax (www.pasturemeter.co.nz) que consiste en un sensor proximal -arrastrado por un cuatriciclo (Foto 1b)-, que registra electrónicamente la altura del canopeo a través de luz infrarroja. Esta información se descarga en un software que, mediante una ecuación pre-calibrada con la biomasa, permite visualizar automáticamente la disponibilidad y la tasa de crecimiento de la pastura para cada potrero del establecimiento.

¿Por qué usar drones?

El desarrollo en tecnología de sensores ha lanzado recientemente al mercado nuevos sensores remotos multiespectrales capaces de ser acoplados a drones con el potencial de generar mapas de índices vegetales que puedan ser interpretados como indicadores del estado de las pasturas, llámese biomasa, calidad nutritiva, condición nutricional, hídrica o cualquier otra propiedad tisular de las plantas.
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Experiencia en Michigan (USA)

El objetivo fue evaluar el uso de drones para la estimación precisa de la disponibilidad forrajera y su variación espacial en un sistema de pastoreo lechero rotativo. La experiencia tuvo lugar durante la primavera-verano del 2016 en un tambo robótico (sistema de ordeñe automático) de la estación experimental Kellogg Biological Station (KBS), perteneciente a la Universidad estatal de Michigan, USA.

Para ello se realizaron vuelos con un Microdrone md4-1000 (Foto 1c) equipado con cámaras multiespectrales (Micasence). Los vuelos abarcaron el área de pastoreo rotativo del tambo, conformada por dos tipos de pasturas consociadas, de base raigrás y base festuca, distribuidas en dos bloques de 8 potreros cada uno. El manejo de pastoreo consistió en el ofrecimiento de dos asignaciones por día (mañana y tarde) con una entrada de pastoreo de 2700 y una salida de 1300 kg MS/ha (disponibilidad promedio del campo 2000 kg MS/ha con 4,1 vacas/ha).
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Calibración del drone

A partir de los datos de reflectancia de alta resolución (cada 6 cm) recolectada por el drone, se calculó el índice verde de diferencia normalizada (NDVI). Los valores de NDVI fueron convertidos a kg MS/ha de pastura disponible a partir del algoritmo desarrollado durante la calibración con corte directo de parcelas geo-referenciadas. El NDVI estuvo muy relacionado a los kg MS de la pastura (R2 = 80%, n = 72). Esta técnica de calibración no demandó demasiado trabajo; una persona en medio día puede recolectar datos para 60 puntos.

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