Parámetros productivos de un sistema de praderas: Uso de sensores remotos

Orozco Ortiz, Javier; Cacua Méndez, Leidy Yamile

Parámetros productivos de un sistema de praderas: Uso de sensores remotos

dc.contributor.advisor	Avendaño Vásquez, Leonardo
dc.contributor.advisor	Díaz López, Sandra Milena
dc.contributor.author	Orozco Ortiz, Javier
dc.contributor.author	Cacua Méndez, Leidy Yamile
dc.contributor.evaluator	Botero Londoño, Julián Mauricio
dc.contributor.evaluator	Montañez Valencia, Ronald Alfonso
dc.date.accessioned	2022-04-07T21:33:09Z
dc.date.available	2022-04-07T21:33:09Z
dc.date.created	2022-04-07
dc.date.issued	2022-04-07
dc.description.abstract	El uso de drones en la ganadería tiene el potencial de promover un manejo más dinámico y eficiente de los rumiantes en los potreros, porque permite hallar fácilmente la disponibilidad de forraje de acuerdo con la cantidad de animales y el tiempo de rotaciones, optimizando y facilitando los procesos de evaluación u toma de decisiones en los sistemas de producción animal. Este estudio tuvo como objetivo evaluar la productividad de praderas fertilizadas; a través de índices de vegetación y producción de biomasa. El trabajo se realizó en la finca El Mirador ubicada en el municipio de Enciso Santander, donde se realizó un diseño completamente al azar de 40 parcelas (2 x 2 metros), manejando 4 réplicas en cada una (1 x 1m), donde se asignaron 20 parcelas para cada tratamiento de la siguiente manera: T1: parcela sin fertilización, T2: parcela con fertilización, la toma de las imágenes se realizó en dos temporadas de corte de la pradera: día 20 (12-sep-2021) y día 48 (10-0ct-2021), con cámara espectral Parrot Sequoia utilizando el dron Mavic PRO. Se evaluaron (Clg) Índice verde de clorofila, (NDVI) Índice de vegetación de diferencia normalizada, (PSRI) Índice reflectante de planta senescente y Biomasa fresca del pasto estrella (Cynodon nlemfuensis. Los datos fueron sometidos a un ANOVA, comparados mediante la prueba Duncan con P<0,05 y aplicando la correlación de Pearson a las variables. Para NDVI, Clg y biomasa presentaron diferencias significativas entre el T2 respecto al T1 para la primera y segunda temporada; sin embargo, la variable PSRI no fue estadísticamente diferente entre T1 y T2 en la primera toma, no obstante, para el segundo vuelo mostro significancia entre los tratamientos, ademas se evidenciaron correlaciones directas entre las variables biomasa respecto a NDVI y Clg para ambas temporadas, mientras que para el índice PSRI se observó una correlación inversa. Se concluye que esta tecnología permite un mayor número de observaciones y mejor estimación de la disponibilidad y cobertura de la pastura a nivel del potrero, donde se logra una estimación más confiable y así mismo, información útil acerca de las variaciones espaciales de cada potrero ademas de un comportamiento de la vegetación sometida a pastoreo, agilizando la toma de decisiones en la ganadería de manera oportuna.
dc.description.abstractenglish	The use of drones in livestock has the potential to promote a more dynamic and efficient management of ruminants in paddocks, allows forage availability to be determined according to the number of animals and rotation time, optimizing evaluation processes and production decision making. This study evaluated the productivity of fertilized meadows; through vegetation indices and biomass production. The work was carried out in pastures made up mainly of star grass (Cynodon nlemfuensis), a completely random design of 40 plots (2 x 2 meters) was carried out, with 4 replicates in each one (1 x 1m), 20 plots were assigned for each treatment: T1: plot without fertilization and T2: plot with fertilization, data collection was carried out in two seasons of prairie cutting: day 20 and day 48, using a Parrot Sequoia spectral camera for taking images with a drone Mavic PRO. The Green Index of Chlorophyll (Clg), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Senescent Plant Reflective Index (PSRI) was evaluated and fresh biomass samples were taken. The data was submitted to an ANOVA, compared using the Duncan test with P<0.05 and applying Pearson's correlation to the variables. For NDVI, Clg and biomass presented significant differences between T2 with respect to T1 for the first and second seasons; however, the PSRI variable was not statistically different between T1 and T2 in the first intake, however, for the second flight it showed significance between the treatments, in addition, direct correlations were evidenced between the biomass variables with respect to NDVI and Clg for both seasons, while for the PSRI index an inverse correlation was observed. This tool allows a greater number of observations and a better estimate of the availability and coverage of the pasture at the paddock level, where a more reliable estimate is achieved and, likewise, useful information about the spatial variations of each paddock in addition to a behavior of vegetation subject to grazing, streamlining decision-making in livestock in a timely manner.
dc.description.degreelevel	Pregrado
dc.description.degreename	Zootecnista
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.instname	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponame	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourl	https://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.uri	https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/9792
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Industrial de Santander
dc.publisher.faculty	Instituto de Proyección Regional y Educación a Distancia
dc.publisher.program	Zootecnia
dc.publisher.school	Instituto de Proyección Regional y Educación a Distancia
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.license	Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject	dron
dc.subject	forraje
dc.subject	sensores remotos
dc.subject	fertilización
dc.subject	praderas
dc.subject.keyword	drones
dc.subject.keyword	remote sensing
dc.subject.keyword	fertilization
dc.subject.keyword	Meadows
dc.subject.keyword	pasture
dc.title	Parámetros productivos de un sistema de praderas: Uso de sensores remotos
dc.title.english	Productive parameters of a grassland system: Use of remote sensing
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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