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Durante, Martín. (2013). Modelos explicativos y predictivos de la productividad, disponibilidad y calidad de forraje basados en sensores remotos. Tesis para obtener el grado de Doctor de la Universidad de Buenos Aires en el área de Ciencias Agropecuarias otorgado por la Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados.. Recuperado de http://ri.agro.uba.ar/greenstone3/library/collection/tesis/document/2013durantemartin
La productividad primaria neta aérea (PPNA) y la biomasa y la calidad forrajeras son clave en los sistemas pastoriles. Dada su variación espacial y temporal, contar con descripciones de dicha variación y con herramientas de monitorización facilita y perfecciona su manejo. Los sensores remotos permiten estimar frecuente y detalladamente la PPNA pero no la biomasa y la calidad. El objetivo de esta tesis es mejorar el conocimiento sobre la PPNA y las posibilidades de monitorización de los recursos forrajeros en general y los de la Pampa Deprimida en particular. Primero, se presentan patrones de variación de la PPNA de los principales recursos forrajeros y modelos de prospección de la PPNA primaveral para distintas unidades de vegetación. Segundo, se presentan modelos de estimación de la biomasa y calidad forrajera basados en sensores remotos y generados mediante ensayos en condiciones controladas y a campo. La variación espacial de la PPNA fue explicada por la precipitación a escala regional, los suelos a escala subregional y los suelos y el pastoreo a escala local. Entre recursos, las pasturas de loma tuvieron mayor PPNA que los pastizales de bajo; dicha diferencia aumentó con la precipitación media. Entre escalas, la variación espacial fue mayor a escala regional y la temporal fue mayor a escala local. La PPNA primaveral se relacionó con variables ambientales de meses previos diferentes según los pastizales estuvieran dominados por especies invernales o estivales, y según las pasturas fueran de suelos profundos o someros. Las estimaciones de la biomasa y calidad forrajera fueron satisfactorias en general, aunque imprecisas bajo ciertas condiciones experimentales como sequía, fertilización, y presencia de biomasa senescente, que requirieron modelos específicos. La estimación de la biomasa total a campo mediante un modelo basado en estimaciones independientes de la biomasa fotosintética y la no fotosintética resultó precisa a lo largo de un año. Los resultados aportan información acerca de los controles ambientales de la PPNA en pastizales subhúmedos y representan un avance en la estimación de la biomasa y calidad forrajera mediante sensores remotos
Durante, Martín. (2013). Modelos explicativos y predictivos de la productividad, disponibilidad y calidad de forraje basados en sensores remotos. [Tesis de Doctorado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados]. Recuperado de http://ri.agro.uba.ar/greenstone3/library/collection/tesis/document/2013durantemartin
Durante, Martín. "Modelos explicativos y predictivos de la productividad, disponibilidad y calidad de forraje basados en sensores remotos". (Tesis de Doctorado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados, 2013), http://ri.agro.uba.ar/greenstone3/library/collection/tesis/document/2013durantemartin