Estimación de biomasa disponible de sorgo mediante sensores ópticos: un método rápido y accesible

MARTÍN OESTERHELD; MARIANO OYARZABAL; FACUNDO DELLA NAVE

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Congreso; 43° Congreso de la Asociación Argentina de Producción Animal; 2020

Asociación Argentina de Producción Animal

IntroducciónEl sorgo (Sorghum bicolor (L.) Moench) se utiliza ampliamente en Argentina para producir grano, reservas forrajeras y para pastoreo directo. Es muy valorado por su bajo costo de producción, su resistencia al déficit y al exceso de agua y su efecto sobre las propiedades físicas y químicas del suelo a través de la abundante biomasa remanente. Estimar la biomasa disponible de sorgo a través de cortes requiere mucho tiempo y dinero. Una opción rápida y de bajo costo son los sensores ópticos que captan la radiación reflejada por la superficie vegetal (reflectancia). El objetivo de este trabajo es evaluar la capacidad de diferentes sensores ópticos para estimar la biomasa disponible de cultivos de sorgo.Materiales y métodosEn el sudoeste de la Provincia de Buenos Aires, se seleccionaron 27 lotes de sorgo forrajero (verdeo de verano) y 33 de sorgo granífero o doble propósito (diferido). En 15 puntos dentro de cada lote se estimó la biomasa en materia seca mediante la cosecha de 1,5 metros lineales. Se realizaron entre una y tres cosechas por lote, entre emergencia y madurez fisiológica en dos campañas consecutivas, un total de 129 estimaciones de biomasa. Se estimó la reflectancia del canopeo mediante un sensor manual y otro satelital y se calcularon tres versiones del Índice de Vegetación Normalizado (IVN). Este índice sintetiza la reflectancia en las frecuencias de la luz correspondientes al rojo y rojo lejano. Con el sensor manual GreenSeeker se midió el IVNGS en cada lote en los mismos sitios donde se cortó biomasa. Del sensor satelital de la misión Sentinel 2 (resolución espacial: 10 m), se obtuvo la reflectancia de cada lote en las fechas cercanas a las cosechas de biomasa y se calculó el IVNS2 y el Índice de Vegetación Ajustado al Suelo (IVASS2). Este último, a diferencia del IVN, tiene en cuenta las variaciones debidas al efecto del suelo (factor L) en cada momento del ciclo del cultivo (Trotter et al., 2010). La biomasa cosechada fue relacionada con cada índice y se realizó una validación cruzada de los modelos resultantes (método Leave One Out).Resultados y DiscusiónCuadro. Modelos de regresión entre la biomasa disponible de sorgo y tres índices de vegetación calculados a partir de información provista por dos sensores ópticos. n: lotes medidos. RECM: raíz del error cuadrático medio.Índice de VegetaciónModelonR²RECM (kg MS/ha)IVNGreenSeekerBiomasa = 13.45 e7.19x960,86723IVNSentinel 2Biomasa = 10.80 e6.42x960,72710IVASSentinel 2Biomasa = 33.41 e6.77x960,67768La variación de la biomasa de sorgo fue explicada con mayor precisión por los índices de vegetación cuando la disponibilidad fue menor a 5.800 kg MS/ha (Cuadro). Por encima de ese valor (5.800 - 14.000 kg MS/ha, cortes entre 50 % de floración y madurez fisiológica), los modelos perdieron capacidad predictiva. Esto puede deberse al aumento de la biomasa seca en pie, lo cual modifica la reflectancia reduciendo los índices de vegetación (Di Bella et al., 2004) o a la saturación que muestran los índices a altos niveles de biomasa. Los resultados que siguen se limitan al rango inferior a 5.800 kg MS/ha (n=96). El sensor manual mostró un mayor nivel de predicción de la biomasa que los otros dos, probablemente debido a menores efectos de la atmósfera que en los sensores satelitales y la mayor resolución espacial. A su vez, el efecto del suelo (factor L en IVASS2) no mejoró la estimación. La relación entre la biomasa medida a campo y la predicha por los modelos fue lineal con pendientes y ordenadas que no difirieron de 1 y 0 (p