Evolución y recuperación de pasturas para optimizar los rendimientos nutricionales de los semovientes interpretando los índices de vegetación normalizada usando levantamientos multiespectrales

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.24054/rcta.v2i42.2701

Palabras clave:

NDVI, imágenes multiespectrales, drones, caracterización de suelos

Resumen

La agricultura de precisión ha experimentado avances significativos mediante el aprovechamiento de tecnologías como el uso de drones y la captura de imágenes espectrales. La aplicación del índice NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) se ha convertido en una herramienta clave para la identificación de coberturas vegetales, permitiendo analizar la salud de los cultivos con gran precisión y la estimación del área ocupada según la densidad de biomasa.  La combinación de estas tecnologías facilita la generación de tasas de crecimiento diario de la vegetación, lo que resulta fundamental para proyectar la recuperación de pasturas. En este trabajo, el NDVI se empleó para evaluar la salud y prever la necesidad de ajustes en la gestión y manejo de la pradera y los requerimientos del pasto kikuyo, Las proyecciones basadas en estos datos ofrecen una herramienta valiosa para la toma de decisiones, asegurando que las estrategias de recuperación de pasturas sean adecuadas y efectivas a medida que se optimizan los rendimientos para la nutrición de semovientes. El presente artículo se enfoca en el seguimiento de la evolución de la pastura de kikuyo, específicamente en un predio del municipio de Pamplona, Norte de Santander, la ventana de tiempo para el desarrollo del seguimiento se determinó en cuatro meses, en los cuales se efectuó un levantamiento multiespectral por mes, con la información obtenida se determinaron tasas de crecimiento diario y la proyección de los días para el restablecimiento del pasto, concluyendo que los tiempos de reposo de las praderas para un adecuado manejo es inversamente proporcional a la cantidad de área cubierta con material vegetal en óptima condiciones al inicio del restablecimiento de la pradera.

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Publicado

2023-12-11 — Actualizado el 2023-12-20

Versiones

Cómo citar

Gualdrón Guerrero, L. D., Gualdrón Guerrero, O. E., & Maestre Delgado, M. (2023). Evolución y recuperación de pasturas para optimizar los rendimientos nutricionales de los semovientes interpretando los índices de vegetación normalizada usando levantamientos multiespectrales. REVISTA COLOMBIANA DE TECNOLOGIAS DE AVANZADA (RCTA), 2(42), 105–114. https://doi.org/10.24054/rcta.v2i42.2701 (Original work published 11 de diciembre de 2023)

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