Monitoreo satelital de cantidad y calidad de biomasa disponible en sistemas ganaderos pastoriles de América Latina y el Caribe

La ganadería pastoril aporta el 46% del PBI y es clave para la seguridad alimentaria y social de ALC. Se necesitan herramientas que mejoren su eficiencia para aumentar su rentabilidad y sustentabilidad.

El contexto de la historia

Conocer la cantidad y calidad de biomasa disponible para el ganado (forraje) es clave para tomar decisiones de manejo que mejoren la eficiencia productiva y rentabilidad de los sistemas pastoriles, a la vez que permite reportar y verificar estrategias de mitigación de emisiones de GEI. Sin embargo, recorridas frecuentes a escala predial son costosas. En los últimos años ha aumentado la disponibilidad de datos satelitales a escala compatible con decisiones de manejo semanales de potreros individuales, y comienzan a aparecer modelos de predicción de cantidad y calidad de forraje basados en sensores remotos. Para que esta tecnología redunde en mejoras productivas es necesario contar con modelos confiables validados localmente y mecanismos que disponibilicen la información a distintos usuarios

Los sensores remotos permiten monitorear grandes áreas y disponer de la información en tiempo casi real

La iniciativa implementada

Se propone i) generar y calibrar modelos de predicción en tiempo real de cantidad y calidad de forraje a partir de sensores remotos para recursos forrajeros de relevancia en 4 países de ALC con climas fríos, templados, subtropicales y tropicales, semi-áridos y húmedos, ii) validar los modelos generados en unidades demostrativas y predios comerciales y iii) gestionar el conocimiento generado, capacitando tanto a técnicos y productores como a responsables de los inventarios nacionales de GEI a fin de asegurar la transferencia de la tecnología.

Bajar el costo de estimar en tiempo real y con precisión adecuada la cantidad y la calidad de forraje en sistemas ganaderos pastoriles a través de una herramienta satelital

La solución tecnológica

Se conformará una plataforma integrada por los institutos nacionales de investigación e innovación agropecuaria y otros actores del sector que, gracias a su presencia regional y a las actividades de extensión, transferencia y desarrollo de tecnología que desarrollan, será clave para lograr el objetivo y alcanzar a todos los beneficiarios: productores familiares y empresariales, asesores ganaderos, desarrolladores de softwares y funcionarios públicos.

La rentabilidad y eficiencia de los sistemas ganaderos pastoriles depende en gran medida de tomar decisiones de manejo en base a la cantidad y calidad de forraje.
Beukes y otros 2019 (doi:10.1071/AN17166)

Tipo de Proyecto

Resultados

Se desarrollaron tres herramientas clave para el monitoreo satelital de pastizales: un protocolo de relevamiento, una app móvil para registrar biomasa y calidad de forraje, y una web para visualizar datos y asistir en los muestreos. Esto permitió consolidar una red de monitoreo con más de 79 participantes.
La base de datos cuenta con 1300 observaciones emparejadas entre campo e imágenes satelitales. Con 755 datos, se evaluaron modelos de machine learning (Random Forest) para estimar biomasa a partir de imágenes Sentinel-1 y 2. El error fue de 1100 kg MS/ha (99%) en el modelo general y 650 kg MS/ha (55%) en pasturas. La información auxiliar de campo mejora los modelos.
Por eso, se diseñaron dos metodologías de simplificación (espacial y temporal) para facilitar la estimación de biomasa. Ambas están siendo validadas en sistemas reales, ampliando la base de datos y promoviendo el uso de tecnologías satelitales. Más de 1500 personas participaron en actividades de difusión

Datos relevantes

Número de muestras tomadas a campo al 20 sep 2024

Tesis de doctorado en curso
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Tesis de doctorado en curso
Investigadores y ténicos involucrados en los muestreos de biomasa
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Investigadores y ténicos involucrados en los muestreos de biomasa
Capacitaciones y jornadas de campo
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Capacitaciones y jornadas de campo
App para registro y sistermatización de los datos
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App para registro y sistermatización de los datos
R² de modelos predictivos para pasturas (preliminar)
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R² de modelos predictivos para pasturas (preliminar)

Flujo de trabajo del proyecto monitoreo satelital

Flujo de trabajo del proyecto monitoreo satelital

Organizaciones participantes

Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) - Argentina
Instituto Nacional de Innovación y Transferencia en Tecnología Agropecuaria (INTA) - Costa Rica
 FACULTAD DE AGRONOMÍA. UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES  (FAUBA) - Argentina
Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA) - Uruguay
Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria (AGROSAVIA) - Colombia
Asociación Argentina de Consorcios Regionales de Experimentación Agrícola  (AACREA) - Argentina
Global Roundtable for Sustainable Beef (GRSB)
Cámara Nacional de Productores de Leche (CNPL-CR) - Costa Rica
MGAP - Uruguay
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) - Argentina
 FACULTAD DE AGRONOMÍA. UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES  (FAUBA) - Argentina
Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria (AGROSAVIA) - Colombia
Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA) - Uruguay

Principales donantes

FONTAGRO
New Zealand Government  - Nueva Zelanda
Global Research Alliance (GRA) - Nueva Zelanda
FONTAGRO
© FONTAGRO
E-mail: fontagro@fontagro.org