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Evaluación de la Productividad del Pasto bajo el Pastoreo Móvil y la Gestión de la Fertilidad Utilizando Imágenes de Satélite y de UAS

Autores: Sangjan, Worasit; Carpenter-Boggs, Lynne A.; Hudson, Tipton D.; Sankaran, Sindhuja

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Evaluación de la Productividad del Pasto bajo el Pastoreo Móvil y la Gestión de la Fertilidad Utilizando Imágenes de Satélite y de UAS


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Robótica

Palabras clave

Manejo de pasturas
Producción ganadera
Técnicas de detección
Prácticas de pastoreo
Imágenes satelitales
Imágenes de UAS

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los enfoques de manejo de pasturas pueden determinar la productividad, sostenibilidad y equilibrio ecológico de la producción ganadera. Las técnicas de detección pueden proporcionar métodos para evaluar el rendimiento de diferentes prácticas de pastoreo que son más eficientes en mano de obra y tiempo que los métodos tradicionales (por ejemplo, muestreo de suelo y cultivos). Este estudio utilizó imágenes de satélite de alta resolución y un sistema aéreo no tripulado (UAS) para evaluar las características de la vegetación de un campo de pastura con dos densidades de pastoreo (baja y alta, aplicadas en los años 2015-2019) y cuatro tratamientos de fertilidad (control, estiércol, mineral y té de compost, aplicados anualmente en los años 2015-2019). La productividad de la pastura se evaluó a través de imágenes de satélite anualmente desde los años 2017 hasta 2019. La relación y variación dentro y entre los años se evaluaron utilizando índices de vegetación extraídos de imágenes de satélite y UAS. Los datos de los dos sistemas de detección (satélite y UAS) demostraron que la densidad de pastoreo mostró un efecto significativo (p < 0.05) en el estado del cultivo de pastura en 2019. Además, los datos del índice de vegetación promedio extraídos de imágenes de satélite y UAS (2019) tuvieron una alta correlación (r >= 0.78, p < 0.001). Estos resultados muestran el potencial de utilizar imágenes de satélite y UAS para aplicaciones de evaluación de productividad de cultivos en investigaciones y manejo de pasturas de pequeñas a medianas.

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