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Esto mide el Índice de Vegetación Normalizado

Por - 25 de Abril 2018

También conocido como Índice Verde mide la productividad del forraje.


También conocido como Índice Verde mide la productividad del forraje.   Cada día los ganaderos tienen que pensar más en cómo producir comida y cómo hacer que sus praderas sean más eficientes, y como es toda actividad productiva, hay que medir para saber resultados.   Técnicamente se denomina Índice de Vegetación Normalizado o IVN, y arroja un valor, estimado por un sensor, que mide la tasa de crecimiento del forraje en un sitio específico que cubre una superficie mínima de 5,3 hectáreas.   Se basa en el principio de que cuanto mayor es la energía absorbida, mayor fotosíntesis realiza la vegetación y en consecuencia, mayor es la producción forrajera.   En el caso de la ganadería el “índice Verde”, permite programar cargas y diseñar estrategias de suplementación, se puede prever y evaluar, objetivamente, la producción del campo y planificar hatos ganaderos futuros.   La información actual e histórica se puede relacionar con datos climáticos para cuantificar la frecuencia y magnitud de “años malos”, conociendo el impacto que tienen dichos sucesos sobre la producción forrajera del campo, lo que permite evaluar los riesgos de mantener una determinada carga, si se repite un fenómeno meteorológico desafortunado.   Por medio de este sistema también se puede conocer la eficiencia de conversión de pasto a carne (kg carne por tonelada de pasto producido) y predecir cambios en la condición corporal del hato.   El sistema de seguimiento forrajero satelital es una herramienta con grandes perspectivas de uso actual y futuro, que permite una producción ganadera más eficiente y sustentable.   Cada día se desarrollan nuevas aplicaciones para caracterizar la productividad del pastizal en campos de monte; profundizar el estudio de las especies utilizables y no utilizables; predecir la productividad futura a partir de datos históricos y actuales de precipitaciones; hacer caracterizaciones zonales (cruzando los datos de productividad forrajera con la producción de carne y la información meteorológica) y desarrollar modelos computarizados de producción forrajera.

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