Técnicas de percepción remota para identificar y caracterizar comunidades forrajeras en un sistema ganadero del desierto híperárido de San Juan (Argentina)

Abstract

Introducción y Objetivos: Los pastizales naturales de zonas áridas cubren el 40% de la superficie terrestre y son una valiosa fuente de forraje para el ganado. El manejo inapropiado y las altas cargas ganaderas figuran entre factores responsables de su degradación. En ese sentido una rápida evaluación es fundamental para corregir su uso y promover la conservación. El objetivo del estudio fue identificar y caracterizar, mediante el procesamiento de imágenes satelitales y trabajo de campo, comunidades forrajeras en un sistema ganadero del secano de San Juan. M&M: A partir de una imagen Landsat 8 OLI se generaron variables indicadoras de suelo y vegetación. Posteriormente se realizó la clasificación no supervisada kmeans. En campo se registró, a partir de transectas lineales, cobertura vegetal, de mantillo y porcentaje de suelo desnudo. Finalmente se estimó la receptividad ganadera de las comunidades forrajeras. Resultados: Se identificaron 3 clases de coberturas: cobertura superior al 50%; superior al 20 % e inferior al 50 % e inferior al 20 % y dos comunidades forrajeras, Lamaral y Zampal. En Lamaral, Prosopis alpataco var. lamaro obtuvo un 35% cobertura y una receptividad de 2.21 hectárea/Equivalente cabra. En Zampal, se registró un 42 % de cobertura de Atriplex undulata y la receptividad fue de1.80 hectárea/Equivalente cabra. Conclusiones: El procesamiento digital realizado fue adecuado para el objetivo del estudio y permitió reconocer, caracterizar y mapear dos comunidades forrajeras. La riqueza de especies fue baja existiendo un predominio de plantas arbustivas y leñosas, esto limita la ganadería de la zona.

Background and aims: The natural grasslands of arid zones cover 40% of the earth’s surface and are a valuable source of forage for livestock. Inappropriate management and high livestock loads are among the factors responsible for their degradation. In this sense, a fast evaluation is essential to correct its use and promote conservation. The objective of the study was to identify and characterize, through satellite image processing and fieldwork, forage plant communities in a rainfed livestock system of San Juan.M&M: Indicator variables of soil and vegetation were generated from a Landsat 8 OLI image. Subsequently, unsupervised kmeans classification was performed. On field, plant cover, mulch and percentage of bare soil were registered from linear transects. Finally, the livestock receptivity of the plant communities was estimated.Results: 3 types of coverage were identified: coverage higher than 50%; higher than 20% and less than 50% and less than 20%. Also, two forage communities were identified, Lamaral and Zampal. In Lamaral, Prosopis alpataco var. lamaro obtained a coverage of 48%, a receptivity of 2.21 hectare/goat equivalent. In Zampal, a 35% coverage of Atriplex undulata was registered and the receptivity was 1.80 hectare/goat equivalent.Conclusions: The digital processing carried out was adequate for the purpose of the study and allowed recognizing, characterizing and mapping two forage communities. The richness of the species was low, with a predominance of shrubs and woody plants, limiting livestock in the area.