Determinación de la diferencia de tres productos de sensores remotos en el seguimiento y desarrollo de proporciones de trébol blanco y rye grass perenne

Abstract

Los índices de vegetación y suelo pueden indicar un patrón de crecimiento gradual de las plantas. Por esta razón, se pueden predecir datos productivos como rendimiento en el desarrollo de pasturas previo al pastoreo, ya que la morfología de la pastura sigue ciclos repetitivos a través del pastoreo de animales. Por lo tanto, en las últimas décadas se ha prestado mucha atención al seguimiento y desarrollo de la vegetación por medio de la teledetección a través del uso de sensores remotos. En este estudio se busca determinar la diferencia de tres productos de sensores remotos en el seguimiento y desarrollo de proporciones de trébol blanco y rye grass perenne. Se evaluaron varias asociaciones de gramínea con leguminosa (rye grass perenne, Lolium perenne y trébol blanco, Trifolium repens), en diferentes proporciones para determinar su rendimiento y relación a través de los índices de vegetación y suelo. Se utilizaron 4 proporciones (%) de rye grass perenne y trébol blanco: 100:0; 90:10; 80:20 y 70:30, así mismo para la obtención de índices espectrales se utilizó un espectrorradiómetro Spectral Evolution PSR-1100, y dos UAV´s con una cámara MAPIR 3W RGNIR y la cámara multiespectral Parrot Sequoia respectivamente. La colecta de datos se realizó antes y después de cada corte o pastoreo en cada unidad experimental y se procedió al post procesamiento y generación de índices espectrales. Los resultados muestran que no hubo diferencias significativas entre tratamientos para rendimiento y para los índices de vegetación, sin embargo, sí hubo diferencias significativas para la variable índices entre sensores, siendo el espectrorradiómetro y Parrot los que obtuvieron valores similares para los índices, tanto en pre como en pos pastoreo. Los valores de NDVI se correlacionaron estrechamente con el rendimiento de las proporciones forrajeras (r2 = 0.8948), constituyendo a este índice óptimo para la predicción de rendimiento en pasturas.