Drones y sensores remotos, aliados en la reducción de la contaminación ganadera

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En Colombia la ganadería emite el 14,7 % de los gases de efecto invernadero. Fotos: Raúl Alejandro Díaz, magíster en Producción Animal, UNAL Sede Bogotá.

La ganadería de precisión juega un papel imprescindible frente a la meta de Colombia de reducir en 51 % las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) para 2030. Dentro de ella, el uso de drones y sensores remotos permitiría planificar el terreno para disminuir la tala de árboles y las emisiones de dióxido de carbono a la atmósfera. Su eficacia se comprobó en el monitoreo de la calidad del pasto llanero (Urochloa humidicola), uno de los más usados en el país, especialmente en el Piedemonte llanero.

El zootecnista Raúl Alejandro Díaz, magíster en Producción Animal de la Facultad de Medicina Veterinaria y de Zootecnia de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL), afirma que “con la ganadería de precisión se pueden identificar las características de un territorio, incluida la ubicación de áreas protegidas, como por ejemplo los bosques de galería, corredores biológicos aledaños a ríos y quebradas”.

Así se puede hacer un uso eficiente de la tierra, establecer límites a la ampliación de la frontera agrícola e implementar estrategias como el pastoreo rotacional, que se caracteriza por dividir toda el área en potreros, de manera que mientras uno está ocupado los demás están en descanso.

“La gestión adecuada del suelo de uso ganadero es una tarea tan importante como compleja; las prácticas tradicionales son costosas, con tiempos prolongados y no abarcan todas las áreas en uso”, anota.

Según el Inventario Nacional de Gases de Efecto Invernadero (INGEI), elaborado por el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (Ideam), aunque la ganadería es un importante renglón económico del país, representa el 14,7 % de las emisiones de GEI en el país. La Orinoquia es una de las regiones que más aporta a esta cifra.

Aplicando herramientas de la ganadería de precisión, el magíster implementó un modelo con sensores remotos, drones y cámaras multiespectral –que permiten ver el espectro de luz no visible para los humanos– para monitorear la calidad del pasto llanero (U. humidicola),uno de los más usados en el país, especialmente en el Piedemonte llanero.

Así, identificó que su calidad nutricional oscila entre el 10 y 13 % de proteína; además contiene una variación de la fibra en detergente crudo (FDN) de entre el 68 y 73 %. “El FDN es un factor importante en la alimentación de las vacas; cuando los pastos son viejos estos niveles se elevan provocando en los animales una sensación de llenura, pero en realidad no están ingiriendo los nutrientes necesarios. Este porcentaje no debe sobrepasar el 70 %”, explica el magíster.

En ese sentido, si los productores conocen el nivel de proteína que contiene el pasto llanero, podrían implementar estrategias como el pastoreo rotacional, y así la emisión de dióxido de carbono sería más baja porque la vaca encontraría los nutrientes necesarios y no se talarían árboles buscando una expansión de las hectáreas de producción.

Con respecto al uso de las imágenes multiespectrales tomadas con el dron, el investigador destaca que “estas herramientas sirven para estimar la oferta y la calidad del pasto que alimenta el ganado. Si el productor conoce el estado de sus pasturas planificará la cantidad de la tierra, sabrá si necesita fertilizar o no los potreros, y en qué momento el ganado puede pastar”.

El modelo desarrollado busca ser la base para el desarrollo de un software que los ganaderos colombianos puedan emplear.

Estrategia

Para establecer una curva de crecimiento de los pastos se tomaron como referencia los días de crecimiento de este (rebrote), iniciando en el día 7, cuando el ganado sale por primera vez, y luego con los días 14, 21, 28 y 35.

Entre junio y septiembre, después de que los drones sobrevolaron la zona de estudio a una altura de 30, 50 y 70 m y capturaron las imágenes multiespectrales, se tomaron 300 muestras de pasto llanero. Así se determinó que los 70 m es la altura de más eficiente para determinar el rebrote y la calidad del pasto.

“Las plantas reflejan su estado y condición en un espectro RGB, que es visible para las personas. Estas cámaras captan información en longitudes de onda del rojo o del infrarrojo que construyen los índices de vegetación”, indica el investigador.

Otro aspecto evaluado fueron las precipitaciones. Con la metodología aplicada se determinó que el porcentaje de lluvias entre julio y agosto fue de 9,2 y 17,7 % respectivamente, cifras superiores a las de los últimos 30 últimos años. Esta situación favoreció la presencia del mión de los pastos, una plaga que afecta las pasturas y que si no se controla adecuadamente podría acabar con hectáreas enteras.

“Si el pasto se manejara como un cultivo sería el más extendido de Colombia, y por eso es importante tener herramientas para el monitoreo” concluye el magíster Díaz.

*Tomado de: http://agenciadenoticias.unal.edu.co/detalle?tx_news_pi1%5Baction%5D=detail&tx_news_pi1%5Bcontroller%5D=News&tx_news_pi1%5Bnews%5D=67825&cHash=bd82730ee95c997980065eefb224e74a