Ha habido un enfoque creciente en nuevas tecnologías para monitorear el uso del hábitat y el comportamiento del ganado con el fin de desarrollar un sistema de pastoreo más sostenible sin comprometer el bienestar animal. Uno de los métodos actualmente utilizados para monitorear el comportamiento del ganado es el uso de datos de acelerómetros tri-axiales de sistemas como la tecnología de cercas virtuales o tecnología de monitoreo a medida. La recolección y transmisión de datos de acelerómetros y GNSS de alta frecuencia representa un gran costo energético y agota rápidamente la batería en los sistemas de cercas virtuales contemporáneos, lo que los hace inadecuados para el monitoreo a largo plazo. En este artículo, exploramos la posibilidad de determinar la preferencia de hábitat y los patrones de utilización del hábitat en el ganado utilizando datos de actividad y ubicación de baja frecuencia. Logramos esto mediante (1) el cálculo de ratios de selección de hábitat, (2) la determinación de patrones de actividad diaria y (3) basándonos en esos datos, inferir sitios de pastoreo y descanso en un grupo de ganado que llevaba collares de cercas virtuales en un entorno costero con dunas grises, boscosas y descalcificadas, llanuras húmedas de dunas y praderas salinas. Encontramos que los datos de GNSS y una medida de actividad, combinados con un mapeo preciso de hábitats, pueden ser una herramienta efectiva para evaluar la preferencia de hábitat. Los animales prefirieron las praderas salinas sobre los otros hábitats, siendo las dunas boscosas y las llanuras húmedas de dunas las menos preferidas. Pudimos identificar patrones diarios en la actividad. Al comparar tendencias generales en los niveles de actividad con la literatura existente y utilizando un modelo de mezcla gaussiana, fue posible inferir el comportamiento de descanso y pastoreo en los diferentes hábitats. Según nuestra inferencia de comportamiento, el rebaño utilizó predominantemente las praderas salinas para descansar y rumiar. El enfoque utilizado en este estudio nos permitió usar datos de ubicación GNSS y datos de actividad y combinarlos con un mapeo preciso del hábitat para evaluar la preferencia de hábitat y los patrones de utilización del hábitat, lo que puede ser una herramienta importante para guiar decisiones de manejo.