Nuevas tecnologías permiten estimar forraje y mejorar el uso de las pasturas

La planificación forrajera es clave para la productividad y rentabilidad del hato, sin embargo, muchas veces dichos recursos se manejan sin cuantificar adecuadamente la disponibilidad de los mismos.

Si se realizaran mediciones más precisas de la disponibilidad de pasto se podría hacer un uso más eficiente de los recursos ya que se lograría sincronizar adecuadamente la demanda (consumo animal) con la tasa de crecimiento de las pasturas.

Así lo plantea un artículo publicado en el portal agrositio.com.ar donde señala que esto permitiría ajustar la superficie a ensilar cuando la tasa de crecimiento es mayor a la demanda o definir la cantidad de suplemento para cubrir los déficits de pasto cuando la tasa de crecimiento es menor a la demanda.

Así mismo, en la producción pastoril, la heterogeneidad del suelo existente dentro de un lote tampoco es convenientemente considerada. Esta variabilidad genera zonas con diferente capacidad de producción forrajera que deberían ser cuantificadas. Conocer las potencialidades y limitaciones de cada ambiente también sería un elemento fundamental para utilizar eficientemente los recursos disponibles. (Lea: Con drones y cámaras se contribuye a la preservación de bosques)

Hoy día existen diversas tecnologías que facilitan cumplir estos objetivos. Por ejemplo, la información espectral provista por sensores remotos o proximales ha sido un método difundido para el monitoreo de pasturas en diversos ecosistemas y regiones debido a que brindan una amplia cobertura espacial. La misma se combina de diversas maneras obteniendo índices de vegetación.

El índice verde normalizado (IVN), también llamado NDVI (por sus siglas en inglés), ha sido el más utilizado ya que numerosos trabajos han encontrado que está asociado estrechamente con variables biológicas como biomasa aérea (cantidad de forraje) o área foliar (superficie de hojas sobre el suelo).

Entre los instrumentos usados para obtener el IVN, se encuentran los drones, los cuales se han comenzado a difundir dentro de los sistemas agropecuarios dado que permiten capturar variaciones espaciales a nivel de predio comercial con elevada resolución, rapidez y relativo bajo costo.

Por otra parte, la medición de la conductividad eléctrica aparente (CEa), la cual se define como la capacidad que tiene el suelo para conducir la corriente eléctrica, permite identificar áreas del terreno que puede variar en diversas propiedades del suelo (disponibilidad de agua, salinidad, pH, materia orgánica, etc.) que, a su vez, están asociadas a variaciones en el potencial productivo de las pasturas. (Lea: Drones para pastoreo, el futuro de la ganadería según empresario israelí)

Como en el caso del IVN obtenido con drones, los sensores que miden la CEa, pueden mapear una gran superficie en relativamente poco tiempo (100-120 hectáreas por día). Por lo tanto, también servirían para estimar, de manera indirecta, la variabilidad espacial de las pasturas.

En este sentido, el Grupo Producción y Utilización de Pasturas de la Unidad Integrada Balcarce (INTA-FCA) realizó trabajaos para evaluar si el IVN obtenido mediante drones y la CEa obtenida mediante la rastra Veris pueden ser estimadores adecuados de la cantidad de forraje (o biomasa aérea acumulada) en pasturas. Además, se miró si estas relaciones varían según la disponibilidad de nitrógeno con diferentes acumulaciones de forraje en un mismo sitio y período de tiempo.

Captar el IVN de la pastura, y a partir de éste estimar la biomasa aérea, es muy rápido y tiene un relativo bajo costo cuando se utiliza un drone. Por lo tanto, esta herramienta puede ser usada de manera sistemática (por ejemplo, semanalmente) para generar mapas de disponibilidad forrajera que varían a través del tiempo y así poder evaluar las condiciones de las pasturas pre y post-pastoreo para un eficiente manejo del mismo.

En cambio, las determinaciones de la CEa captan la variación espacial por factores edáficos que son más estables en el tiempo y explican gran parte de la variación de biomasa captada por drone. Su utilidad estaría relacionada con la generación de mapas que permitan la delimitación de ambientes que difieren en su potencial productivo y facilitaría realizar práctica de manejo diferencial. Por ejemplo, la prescripción variable de Nitrógeno en función del potencial productivo de cada ambiente o sector del lote.