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

Luis Daniel Gualdrón Guerrero, Óscar Eduardo Gualdrón Guerrero, Marisol Maestre Delgado

• español

  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.

• English

  Precision agriculture has experienced significant advances by taking advantage of technologies such as the use of drones and the capture of spectral images. The application of NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) has become a key tool for the identification of vegetation cover, allowing for the accurate analysis of crop health and the estimation of the area occupied according to biomass density.  The combination of these technologies facilitates the generation of daily vegetation growth rates, which is essential for projecting pasture recovery. In this work, NDVI was used to assess the health and anticipate the need for adjustments in pasture management and kikuyo grass requirements. Projections based on these data provide a valuable tool for decision making, ensuring that pasture recovery strategies are appropriate and effective as yields are optimized for livestock nutrition. This article focuses on monitoring the evolution of kikuyo pasture, specifically in a farm in the municipality of Pamplona, Norte de Santander, the time window for the development of the monitoring was determined in four months, in which a multispectral survey was carried out per month, and with the information obtained, daily growth rates and the projection of the days for the reestablishment of the grass were determined.