Aplicación de dos modelos basados en teledetección para estimar la producción primaria neta aérea en un sistema pastoril en la Altillanura colombiana

La evaluación de la Producción Primaria Neta Aérea (PPNA), medida como la cantidad de materia seca (MS) acumulada por las plantas en la biomasa aérea, es fundamental para las decisiones de manejo en sistemas de producción bovina basados en pasturas. Este estudio tuvo como objetivo comparar dos modelos para estimar la PPNA usando datos colectados usando sensores remotos: uno empírico usando la regresión lineal (MERL) entre índices de vegetación y biomasa vegetal y otro semi-empírico, basado en la eficiencia del uso de la radiación por parte de las plantas (VPM). Se monitorearon 14 potreros de Urochloa humidicola CIAT 6133 cultivar 'Llanero' (de 3.1 ha cada uno) manejados bajo pastoreo, con 30 días de descanso. La información espectral se obtuvo de un sensor Sentinel 2 integrado para calcular los índices Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), Índice de Vegetación Mejorado (EVI) y el Índice de Agua de la Superficie Terrestre (LSWI). Los datos de radiación global se obtuvieron de una estación meteorológica de campo. El mejor índice fue el NDVI con un R2, error cuadrático medio (RMSE) y error relativo de predicción (RE, %) de 0.68, 99.5 y 16.42 para MERL, y de 0.79, 103.62 y 17.16 para VPM, respectivamente. Los modelos MERL y VPM demostraron ser herramientas potencialmente útiles para la estimación de PPNA a partir de imágenes Sentinel 2A.