Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Avendaño Vásquez, LeonardoDíaz López, Sandra MilenaOrozco Ortiz, JavierCacua Méndez, Leidy Yamile2022-04-072022-04-072022-04-072022-04-07https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/9792El 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.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessdronforrajesensores remotosfertilizaciónpraderasUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.codronesremote sensingfertilizationMeadowspasturehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)