\nEn nuestro pa\u00eds, la relaci\u00f3n de la altura (cm) con los kg de materia seca (MS) de la pastura es quiz\u00e1s, junto con la estimaci\u00f3n visual, la medida indirecta m\u00e1s utilizada para estimar disponibilidad (Foto 1a). En pa\u00edses como Nueva Zelanda, donde se acostumbra a monitorear la disponibilidad en forma m\u00e1s sistem\u00e1tica, se han desarrollado nuevas tecnolog\u00edas para agilizar y aumentar la precisi\u00f3n 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 pastur\u00f3metro C-Dax www.pasturemeter.co.nz) que consiste en un sensor proximal -arrastrado por un cuatriciclo (Foto 1b)-, que registra electr\u00f3nicamente la altura del canopeo a trav\u00e9s de luz infrarroja.<\/p>\n
Esta informaci\u00f3n se descarga en un software que, mediante una ecuaci\u00f3n pre-calibrada con la biomasa, permite visualizar autom\u00e1ticamente la disponibilidad y la tasa de crecimiento de la pastura para cada potrero del establecimiento.<\/p>\n
\u00bfPor qu\u00e9 usar drones?<\/strong> Experiencia en Michigan (USA)<\/strong> Para ello se realizaron vuelos con un Microdrone md4-1000 (Foto 1c) equipado con c\u00e1maras multiespectrales (Micasence). Los vuelos abarcaron el \u00e1rea de pastoreo rotativo del tambo, conformada por dos tipos de pasturas consociadas, de base raigr\u00e1s y base festuca, distribuidas en dos bloques de 8 potreros cada uno.<\/p>\n El manejo de pastoreo consisti\u00f3 en el ofrecimiento de dos asignaciones por d\u00eda (ma\u00f1ana 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).<\/p>\n Calibraci\u00f3n del drone<\/strong> Monitoreo del pastoreo<\/strong> Durante el mes de monitoreo, el uso del NDVI medido con el drone no solo arroj\u00f3 estimaciones entre potreros similares a las estimadas con los otros dos m\u00e9todos convencionales (1975, 2061 y 1960 para drone, regla y C-Dax, respectivamente), sino que -adicionalmente- permiti\u00f3 registrar con muy alta resoluci\u00f3n (6 cm), la variabilidad espacial dentro de cada potrero (Foto 2).<\/p>\n Las diferencias promedio entre las estimaciones con el drone y los dos m\u00e9todos convencionales fueron menores a 310 kg MS\/ha (Figura 2). Solo un 11% de las estimaciones con el drone se diferenciaron en m\u00e1s de \u00b1500 kg MS (Figura 2), de las cuales la mayor\u00eda pertenec\u00edan a situaciones de post-pastoreo (baja disponibilidad) con mayor porcentaje de material senescente. Esto se explica porque el NDVI registrado por el drone solo considera la cantidad de tejido vivo (verde) mientras que la altura del C-Dax no discrimina entre material vivo y muerto.<\/p>\n Y entonces… \u00bfdrones s\u00ed o drones no?<\/strong> En comparaci\u00f3n con m\u00e9todos convencionales, esta tecnolog\u00eda permite mayor n\u00famero de observaciones y -consecuentemente- una mejor estimaci\u00f3n de la disponibilidad y cobertura de la pastura a nivel de potrero. Un aspecto muy importante con el uso de drones en pasturas es que no se esperan variaciones entre operarios, debido a la falta de subjetividad del m\u00e9todo, y la automatizaci\u00f3n del recorrido a\u00e9reo durante el monitoreo.<\/p>\n La variaci\u00f3n espacial es la informaci\u00f3n adicional que ofrece esta nueva tecnolog\u00eda, que sumado a la gran resoluci\u00f3n utilizada, lograr\u00eda una estimaci\u00f3n m\u00e1s confiable que los m\u00e9todos convencionales. As\u00ed mismo, las variaciones espaciales de las pasturas dentro de<\/p>\n cada potrero pueden ofrecer informaci\u00f3n muy \u00fatil acerca del comportamiento de pastoreo de los animales y de su impacto en la vegetaci\u00f3n.<\/p>\n Es importante tener en cuenta que, como sucede con el C-Dax o el uso de regla, el NDVI no se relaciona tan bien con altas acumulaciones de biomasa. Debido a esto, no recomendamos el uso de esta tecnolog\u00eda para manejos de pastoreos con \u201cpasturas pasadas\u201d con m\u00e1s de ~3500 kg MS\/ha.<\/p>\n Futuros trabajos<\/strong> Actualmente, los grupos de Nutrici\u00f3n Animal y Ecofisiolog\u00eda de Pasturas de Balcarce, en conjunto con la Universidad de Michigan est\u00e1n trabajando en la integraci\u00f3n del uso de drones con modelos biof\u00edsicos de simulaci\u00f3n de plantas con el fin de desarrollar una innovadora herramienta de toma de decisiones anticipadas que tenga en cuenta el crecimiento de las pasturas en funci\u00f3n de las condiciones meteorol\u00f3gicas, de suelo y de manejo. M\u00e1s informaci\u00f3n acerca del trabajo a nivel de modelaci\u00f3n biol\u00f3gica de pasturas ser\u00e1 presentada en pr\u00f3ximas ediciones de Visi\u00f3n Rural.<\/p>\n Conclusiones<\/strong> Comentarios finales<\/strong> Creemos fehacientemente que el uso de drones en ganader\u00eda de base pastoril tiene un gran potencial para agilizar y eficientizar la colecci\u00f3n de datos para una mejor y anticipada toma de decisiones. Sin embargo, no creemos que el uso de esta tecnolog\u00eda resuelva problemas en sistemas mal manejados con pasturas pasadas.<\/p>\n Si usted tiene experiencia en la estimaci\u00f3n visual de la disponibilidad de pasto de su campo, el drone no va a reemplazar su intuici\u00f3n visual, pero va ser que el manejo del pastoreo de sus animales sea mucho m\u00e1s objetivo, preciso y f\u00e1cil.<\/p>\n A pesar de estos resultados alentadores con el uso de drones en pasturas, nuestro mensaje es \u201cNo olvidarse de las botas de campo, no hay nada como recorrer el potrero\u201d.<\/p>\n Foto 1.<\/em><\/strong> Foto 2.<\/em><\/strong> Figura 1.<\/em><\/strong> Figura 2.<\/em><\/strong> Un eficiente manejo del pastoreo no solo implica producir m\u00e1s pasto, sino tambi\u00e9n requiere de una alta utilizaci\u00f3n del mismo. Para ello el productor necesita ajustar la demanda de pasto (pastoreo o cosecha) con la tasa de crecimiento de las pasturas. La \u00fanica manera de lograrlo a lo largo del a\u00f1o es a trav\u00e9s de […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":2160,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[4],"tags":[102,103,13],"class_list":["post-2155","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tecnologia","tag-drone","tag-monitoreo","tag-pasturas"],"acf":[],"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/todoalfalfa.com.ar\/noticias-negocios-eventos\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2155","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/todoalfalfa.com.ar\/noticias-negocios-eventos\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/todoalfalfa.com.ar\/noticias-negocios-eventos\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/todoalfalfa.com.ar\/noticias-negocios-eventos\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/todoalfalfa.com.ar\/noticias-negocios-eventos\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2155"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/todoalfalfa.com.ar\/noticias-negocios-eventos\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2155\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/todoalfalfa.com.ar\/noticias-negocios-eventos\/wp-json\/"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/todoalfalfa.com.ar\/noticias-negocios-eventos\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2155"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/todoalfalfa.com.ar\/noticias-negocios-eventos\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2155"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/todoalfalfa.com.ar\/noticias-negocios-eventos\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2155"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
\nEl desarrollo en tecnolog\u00eda de sensores ha lanzado recientemente al mercado nuevos sensores remotos multiespectrales capaces de ser acoplados a drones con el potencial de generar mapas de \u00edndices vegetales que puedan ser interpretados como indicadores del estado de las pasturas, ll\u00e1mese biomasa, calidad nutritiva, condici\u00f3n nutricional, h\u00eddrica o cualquier otra propiedad tisular de las plantas.<\/p>\n
\nEl objetivo fue evaluar el uso de drones para la estimaci\u00f3n precisa de la disponibilidad forrajera y su variaci\u00f3n espacial en un sistema de pastoreo lechero rotativo. La experiencia tuvo lugar durante la primavera-verano del 2016 en un tambo rob\u00f3tico (sistema de orde\u00f1e autom\u00e1tico) de la estaci\u00f3n experimental Kellogg Biological Station (KBS), perteneciente a la Universidad estatal de Michigan, USA.<\/p>\n
\nA partir de los datos de reflectancia de alta resoluci\u00f3n (cada 6 cm) recolectada por el drone, se calcul\u00f3 el \u00edndice verde de diferencia normalizad a (NDVI). Los valores de NDVI fueron convertidos a kg MS\/ha de pastura disponible a partir del algoritmo desarrollado durante la \u00a0calibraci\u00f3n con corte directo de parcelas geo-referenciadas. El NDVI estuvo muy relacionado a los kg MS de la pastura (R2= 80%, n= 72). Esta t\u00e9cnica de calibraci\u00f3n no demand\u00f3 demasiado trabajo; una persona en medio d\u00eda puede recolectar datos para 60 puntos.<\/p>\n
\nLuego de la calibraci\u00f3n a nivel de parcela (8 m2), se calcul\u00f3 la variaci\u00f3n espacial del NDVI de los potreros en rotaci\u00f3n para cuatro fechas consecutivas incluidas en la rutina de monitoreo del tambo (Foto 2). La disponibilidad calculada se promedi\u00f3 para cada potrero en las cuatro fechas y se compar\u00f3 con las estimaciones a partir de la altura medida con regla y la registrada por el C-Dax (Figura 1).<\/p>\n
\nLa experiencia en USA muestra claramente el potencial que tiene el uso de drones para el monitoreo de pasturas en sistemas rotativos bien manejados. El hecho de que las diferencias entre las estimaciones con el drone y los m\u00e9todos convencionales fueron de alrededor de 300 kg MS\/ha, es un aspecto muy positivo debido que -en la pr\u00e1ctica- estos desv\u00edos no representan un obst\u00e1culo para una buena estimaci\u00f3n del crecimiento de pasto necesario para regular la superficie de pastoreo, cosecha o la cantidad de alimento a suplementar.<\/p>\n
\nEl trabajo realizado muestra el potencial uso de drones en ganader\u00eda de base pastoril, marcando la necesidad de futuros trabajos orientados a automatizar la descarga y procesamiento de datos para brindar la informaci\u00f3n en tiempo y forma como sucede hoy con otros paquetes tecnol\u00f3gicos, por ejemplo el C-Dax.<\/p>\n
\nEl uso de NDVI registrado con drones mostr\u00f3 estimaciones altamente comparables con los otros m\u00e9todos convencionales de monitoreo de pasturas. La variaci\u00f3n espacial de pasto dentro de cada potrero registrada mediante vuelos con drones puede ser de gran utilidad para evaluar las condiciones de las pasturas pre y post-pastoreo para una oportuna y adecuada toma de decisiones.<\/p>\n
\nAunque muchos productores ganaderos tienen muy buena estimaci\u00f3n visual de la disponibilidad de sus pasturas, la clave para un eficiente manejo del pastoreo de forma consistente a lo largo del a\u00f1o es llevar un preciso y sistem\u00e1tico monitoreo del crecimiento de las pasturas. La realidad es que esto requiere m\u00e1s tiempo y trabajo.<\/p>\n
\nDescripci\u00f3n de los tres metodolog\u00edas de monitoreo de pasturas utilizadas en el tambo rob\u00f3tico de la Universidad Estatal de Michigan (USA) durante la primavera-verano 2016. Datos en referencia a un potrero de 1 ha (200 x 50 m).<\/em><\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/todoalfalfa.com.ar\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/foto1drones_inta.jpg\")
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\nVariaci\u00f3n espacial del \u00edndice verde de diferencia normalizada (NDVI) de ocho potreros de 1 ha (200 x 50 m) en un tambo manejado bajo pastoreo rotativo. El mapa de alta resoluci\u00f3n (6 cm) de NDVI (de -1: azul a 1: rojo) generado a partir de la c\u00e1mara multiespectral montada en el drone capt\u00f3 las variaciones en disponibilidad de biomasa acumulada (de 800 a 3200 kg MS\/ha). Puntos oscuros marcan los datos de altura de pastura registrados por el m\u00e9todo C-Dax.<\/em><\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/todoalfalfa.com.ar\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/foto2drones_inta.jpg\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/todoalfalfa.com.ar\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/foto2bdrone_inta.jpg\")
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\nEjemplo de disponibilidad del tambo para la primer fecha de medici\u00f3n estimada con diferentes tecnolog\u00edas de monitoreo en un manejo rotativo por stock con pre- y post pastoreos definidos en 2700 y 1300 kg MS\/ha, respectivamente. La l\u00ednea continua une dichos targets objetivos para resaltar el efectivo manejo del pastoreo llevado a cabo en el tambo (promedio 2000 kg MS\/ha).<\/em><\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/todoalfalfa.com.ar\/wp-content\/uploads\/2018\/07\/foto3drone_inta.jpg\")
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\nDiferencia entre la biomasa disponible (kg MS\/ha) \u201cobservada\u201d a partir de la altura (promedio de regla y C-Dax) y la estimada con el NDVI registrado por el drone para dos pasturas (ryegr\u00e1s y festuca alta) de un sistema rotativo de 16 potreros de 1 ha. L\u00edneas punteadas marcan rango aceptable de desv\u00edos (\u00b1 500 kg MS\/ha).<\/em><\/p>\nInforme elaborado por Por Juan Ram\u00f3n Insua (Facultad de Cs Agrarias, Universidad Nacional de Mar del Plata – Conicet) y Santiago Utsumi (Kellogg Biological Station, Michigan State University-Estados Unidos)<\/em><\/h6>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"