🌾 Gestión de Pasturas en Agricultura de Precisión: La Optimización Sostenible del Forraje

La gestión de pasturas en Agricultura de precisión es un pilar fundamental para garantizar la sostenibilidad económica y ambiental de la ganadería basada en pastizales. Para el ingeniero agroindustrial, la necesidad de medir con precisión la cantidad de pasto, expresada como masa de hierba HM en kg de materia seca DM ha^-1, y la calidad del forraje (determinada por la proteína cruda CP y la fibra) es crucial para una gestión óptima y para satisfacer la creciente demanda mundial de proteínas animales.

Por lo tanto, la teledetección RS y el Aprendizaje Automático ML son herramientas esenciales que permiten monitorear la salud, el vigor y la composición del pasto, transformando el manejo empírico en una ciencia de datos. De esta manera, se implementan sistemas de pastoreo rotativo o intensivo basados en datos objetivos, evitando el sobrepastoreo y maximizando la producción de forraje.

I. Plataformas de Teledetección y Sensores Clave 🛰️

La teledetección utiliza diversas plataformas para obtener datos continuos y de alta resolución espacial. La elección de la plataforma depende de la escala de la operación y los requisitos de resolución.

1.1. Vehículos Aéreos No Tripulados UAVs

Los UAV son la tecnología más utilizada para la estimación de la cantidad de biomasa (aproximadamente el 40% de las aplicaciones). Esto se debe a su alta resolución espacial y su flexibilidad operativa.

• Sensores UAV: Equipados con cámaras multiespectrales o hiperespectrales, losUAVs permiten la recolección de datos detallados a escala de la parcela. Por consiguiente, son ideales para la creación de mapas zonificados que diferencian áreas con distintas necesidades de fertilización o manejo del pastoreo.

1.2. Satélites y Detección en Condiciones Adversas

Asimismo, Las plataformas satelitales son cruciales para la cobertura a gran escala y el monitoreo continuo de grandes extensiones de pastizales.

• Plataformas Sentinel: Las misiones Sentinel (con un 37.6% de uso para cantidad y 46.6% para calidad) son las más empleadas. Esto es debido a su capacidad de combinar datos ópticos (Sentinel-2) y de radar (SAR, Sentinel-1).
• Ventaja del SAR: La combinación de sensores es crucial, puesto que el SAR permite la adquisición de imágenes independientemente de las condiciones atmosféricas, como la nubosidad o la alta humedad, que limitan las observaciones ópticas.

II. Índices de Vegetación y Espectro Electromagnético 🌈

Es sabido que, la estimación precisa de la cantidad y calidad del pasto se basa en la sensibilidad de ciertas bandas del espectro electromagnético a la composición bioquímica y estructural de la planta.

• Bandas Clave: Las bandas del espectro más empleadas son el Visible VIS y el Infrarrojo Cercano NIR. No obstante, el Infrarrojo de Onda Corta SWIR es particularmente relevante para la calidad del forraje (utilizado en el 54.5% de los estudios), dada su sensibilidad a parámetros químicos que influyen en la composición vegetal (como el contenido de proteínas).
• Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada NDVI: Sigue siendo el índice de vegetación VI más popular. Sin embargo, el NDVI tiene la limitación de la saturación en vegetación muy densa NDVI approx 0.8).
• Superando la Saturación: Para superar esta limitación, el Índice de Diferencia Normalizada del Borde Rojo NDRE ha demostrado ser más sensible a los cambios estructurales y es más efectivo para monitorear pastizales maduros o estresados, donde la clorofila ya no es el factor limitante.

III. Modelado Predictivo y Aprendizaje Automático (ML) 📊

No obstante, aproximadamente el 50% de los estudios recurren al ML para la estimación de la biomasa y la calidad del forraje. Esto se debe a que los pastizales son entornos biológicos complejos y heterogéneos.

• Modelo Predominante RF: El modelo predominante para la predicción de la cantidad y la calidad de la biomasa es Random Forest RF (utilizado en más del 50% de los casos). Esto es valorado por su robustez, interpretabilidad y capacidad para manejar datos multiespectrales complejos sin requerir suposiciones lineales.
• Otros Algoritmos: Otros algoritmos utilizados incluyen Support Vector Machines SVM, Partial Least Squares Regression LSR y técnicas avanzadas de Aprendizaje Profundo DL, como las Redes Neuronales Convolucionales CNNs.

IV. Retos y el Futuro de la Gestión de Pasturas 🚧

A pesar de los avances tecnológicos, la adopción generalizada de la gestión de pasturas en Agricultura de precisión enfrenta barreras significativas.

• Falta de Estandarización: No existe un consenso sobre protocolos estandarizados para la medición objetiva de la biomasa y su calidad. Esto es un obstáculo para la adopción de RS por parte de los productores.
• Calibración y Validación: La calibración y validación de los modelos sigue siendo un desafío en entornos complejos y heterogéneos, donde la variabilidad topográfica, vegetal y climática afecta la precisión.
• Costos: Los altos costos de adquisición y operación de sensores hiperespectrales en UAVs limitan su uso a instituciones de investigación o grandes empresas.

En el futuro, el desarrollo de sistemas de bajo costo y el uso de Inteligencia Artificial en plataformas de análisis que integran datos espaciales y de sensores facilitarán la toma de decisiones basada en datos para el manejo eficiente de los pastos, promoviendo sistemas productivos más eficientes y sostenibles.