Tecnología de punta contribuye a monitorear y mejorar las pasturas

La tecnología cobra cada día mayor importancia en todas las actividades diarias y el sector agropecuario no es la excepción, por lo que el uso de diversas herramientas contribuye a un mejor desarrollo de las actividades rurales.

En la actualidad el monitoreo de las pasturas y su calidad no es el más preciso. Para superar esta dificultad y tener un mejor control han surgido tecnologías como el uso de drones y cámaras multiespectrales, que arroja resultados en menos tiempo y evita perder dinero.

Aunque el sector ganadero tiene una gran importancia en la economía nacional, aún hay un vacío en el uso de tecnologías para hacer un mejor monitoreo de la calidad del forraje con el que se alimentan los animales, según una nota de la agencia de noticias de la UN.

El Meta tiene más de 1,7 millones de hectáreas bajo el sistema ganadero de pastoreo, en las que existen problemas asociados con la degradación de las praderas, y por ende con la calidad de los pastos. Esto se debe a que habría una sobreutilización de estas zonas, es decir que el ganado permanece demasiado tiempo en una misma área, agotando el forraje y sus condiciones. (Lea en CONtexto ganadero: Drones y sensores remotos, herramientas para reducir la contaminación ganadera)

Evaluación de pasturas

Debido al desconocimiento que se tiene sobre la oferta y la calidad del forraje, el investigador Raúl Alejandro Díaz Giraldo, magíster en Producción Animal de la Universidad Nacional de Colombia, probó el sensoramiento remoto, una nueva metodología que nació como un desarrollo tecnológico importante en el mundo y que hasta el momento es pionera en cuanto a ganadería y evaluación de pasturas, pues se ha usado para determinar otras características en cultivos y zonas.

Esta técnica consiste en el uso de drones con cámaras multiespectrales que sobrevuelan la zona de interés, y gracias al espectro de luz que captan se puede saber cómo están las pasturas de la zona, en especial las de tipo Urochloa humidicola CV Llanero, que ha demostrado buen crecimiento y adaptación a diferentes climas y condiciones, por ejemplo, en el Meta.

Así, la gestión del pastoreo que se realiza puede mejorar, pues las imágenes que toman los sensores les permiten a los ganaderos planificar y optimizar la distribución de los animales, y en especial determinar la calidad y la oferta de las áreas pastoriles evaluadas; esto fue lo que se realizó por primera vez en las instalaciones del Centro de Investigación La Libertad, de Agrosavia, en los Llanos Orientales.

“Dada la necesidad que tienen los productores de realizar un buen manejo de las pasturas y teniendo en cuenta los avances en el uso de los drones, monitoreamos áreas de pasto llanero, uno de los más extendidos en la región de la Orinoquia por su buena adaptación a los suelos ácidos de esta región”, asegura el investigador.

Para ello se usó un dron Phantom 4 Pro, al cual se le adaptó una cámara multiespectral que toma información en tres bandas: roja, verde e infrarrojo, mientras que las cámaras convencionales no pueden detectar este último espectro de luz. Esto proporciona información sobre la salud y condición de los pastos, pues, por ejemplo, la clorofila que está en las hojas refleja la luz en esa región, y la calidad y cantidad de esta reflectancia mostrará un mejor crecimiento y valor nutricional, entre otros factores. (Lea en CONtexto ganadero: Con drones y cámaras se contribuye a la preservación de bosques)

Para el estudio se evaluaron 20 hectáreas que fueron sobrevoladas por el dron, el cual toma cientos de fotos por minuto del forraje, lo que se traduce en cerca de 2.400 datos recopilados y luego analizados en un software especializado para imágenes multiespectrales que determina lo observado allí e identifica los niveles de proteína de la pastura, un hecho sin precedentes que aporta al entendimiento de la calidad nutricional de este alimento para el ganado.

“Esta información se cotejó en un arduo trabajo de campo en el que se analizaron las características principales del forraje para ver que estuviera en buen estado: altura de la planta, valores promedios de proteína cruda y concentración de lignina (polímero que en exceso puede dificultar la digestibilidad de los pastos y sus valores nutricionales)”, concluye el investigador.

Otros casos

El uso de tecnología de punta también se da en el Proyecto Ganadería Colombiana Sostenible, que usa los drones como herramienta adicional para apoyar la labor del levantamiento de información y los cambios en los usos de la tierra de las fincas dedicadas a la actividad pecuaria bovina.

Así mismo, puede aportar conocimiento en el establecimiento de indicadores de éxito, y de manera simultánea, en la generación de protocolos para la utilización de drones en conservación, requeridos estos, en el escalamiento de iniciativas similares que involucren estrategias como pagos por servicios ambientales, compensaciones por biodiversidad o planificación predial.

También la Fundación Universitaria Agraria de Colombia desarrolló un proyecto de investigación enfocado en el análisis de la calidad nutricional de las praderas para ganado para lo cual, mediante el uso de drones se captan imágenes RGB de las gramíneas entre 20 y 200 metros de altura, luego, estas fotografías son procesadas con algoritmos a través del uso de un software especializado. (Lea en CONtexto ganadero: Sensores e inteligencia artificial pretende aumentar la rentabilidad de las fincas)

Posteriormente, las imágenes captadas son procesadas por cuatro investigadores, cuyos datos recolectados se tabulan para realizar pruebas de hipótesis del análisis estadístico. Así, es posible analizar la calidad de los pastos en términos de proteína y energía y se puede determinar la cantidad de proteína contenida en los forrajes, así como realizar una estimación del potencial de producción de leche del ganado por medio de la energía neta de lactancia.

Adicionalmente, se están desarrollando análisis de fibras (fibra detergente Neutra, FDN y Fibra Detergente Ácida, FDA) y huella de carbono, por lo que será posible predecir la producción de gases efecto invernadero.