Evaluación de índices de vegetación por imágenes satelitales para estimar curvas de materia seca en pasturas perennes de la región semiárida del SOB - Lauric, Miriam Andrea; De Leo, Geronimo; Torres Carbonell, Carlos Alberto; Tizon, Francisco Rodrigo; Marini, Mario Fabian (Estación Experimental Agropecuaria Bordenave, INTA, 2025)
En zonas semiáridas donde los factores climáticos, principalmente precipitación, son muy erráticos. Las especies perennes poseen diversos beneficios, entre los que se destacan la estabilidad de los niveles de producción de forraje. Entre las especies de mayor tolerancia evaluadas en la zona, están el apropio (Tynophirum ponticum), el pasto llorón (Eragrostis curvula) y mijo perenne (Panicum coloratum) (Lauric et al., 2018). Dichas especies requieren múltiples estudios para su conocimiento, optimización y mantenimiento a lo largo del tiempo. En este marco, uno de los aspectos más estudiados ha sido la obtención de curvas de crecimiento de las pasturas mencionadas, con diferentes herramientas metodológicas (directas e indirectas) y en distintos sitios. En esta oportunidad se evaluó la utilización, de una herramienta denominada Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), determinada por imágenes satelitales. El NDVI, comúnmente denominado Índice Verde, se calcula en base a información obtenida por sensores remotos, y está asociado a la fracción de la radiación solar absorbida por las plantas (Gilabert et al., 1997). Por este motivo, existe una fuerte relación del NDVI, con algunas características de la vegetación como puede ser la biomasa, el índice de área foliar (IAF) o la productividad. Conocer dichas variables en el tiempo y aplicadas en distintos lotes permitiría, por ejemplo, estimar la oferta forrajera, la carga animal óptima y planificar otras prácticas de manejo en los sistemas ganaderos; así como predecir el rendimiento de los cultivos, asignar diferencialmente los recursos y comparar la campaña actual con anteriores en los sistemas agrícolas (Atkinson et al, 2012; INTA, 2020). El objetivo del presente trabajo es elaborar curvas de crecimiento de NDVI, que reflejen la información empírica a campo relevada (unidad de lote) y relacionar dicha información con otras de importancia para la región semiárida, cómo precipitaciones y rendimientos de los recursos forrajeros.