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La producción mundial de biocombustibles está creciendo sostenidamente por distintos factores, entre los cuales se destacan las políticas de fomento para disminuir las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) asociadas al uso de combustibles fósiles. Nuestro equipo analiza la posibilidad de obtener bioenergía a partir de espartillo, Spartina argentinensis Parodi (=Sporobolus spartinus (Trin.) P.M. Peterson & Saarela), una gramínea perenne con elevadas tasas de crecimiento aún en situaciones de stress por anegamiento o sequía, condiciones frecuentes en los Bajos Submeridionales (Santa Fe, Argentina). La región abarca aproximadamente 3 millones de hectáreas, por lo la cuantificación de la disponibilidad de biomasa requeriría herramientas de teledetección. Las imágenes satelitales presentan baja resolución espacial (Sentinel: 10 m; Landstat: 30 m) por lo cual correlacionar la disponibilidad de biomasa con los índices espectrales es muy complejo. Nuestro objetivo es desarrollar y validar un modelo de estimación de biomasa a partir de índices espectrales de drones que pueda luego extrapolarse a regiones más amplias con imágenes satelitales. Se tomaron 100 muestras de 1 m2 en distintas fechas, previa obtención de las imágenes espectrales verde, rojo, borde rojo e infra rojo cercano, con un drone. Las muestras se procesaron separando hojas verdes y senescentes, determinando su peso seco. Se realizaron regresiones lineales en pos de encontrar un modelo predictivo de la biomasa en función de la reflectancia de la bandas evaluadas y de diversos índices derivados a partir de las mismas. Se encontró, para las fechas de primavera, una regresión lineal entre infrarrojo cercano y la biomasa verde (R2= 0,37). Para las muestras otoñales, se encontraron regresiones también entre borde rojo y la biomasa senescente, y borde rojo y la biomasa total (R2= 0,47 y 0,36 respectivamente).

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