Resumen:

El objetivo general de esta tesis fue desarrollar modelos que permitan predecir algunos parámetros asociados la calidad forrajera de la vegetación a partir de información hiper-espectral. Para cumplir dicho objetivo se realizaron dos experimentos, uno en macetas (capítulo 2) y otro a campo (capítulo 3). En el experimento en macetas, se hicieron determinaciones de las concentraciones de nitrógeno (N), fibra detergente neutra (FDN), fibra detergente ácida (FDA) y digestibilidad de la materia seca (DGMS). A su vez, se midió la reflectancia espectral a escala de hoja y canopeo con el objetivo de generar modelos para estimar la calidad forrajera de la vegetación que tuvieran buena capacidad predictiva en ambas escalas. La ventaja de trabajar a escala de hoja es que en esa escala hay menos factores no asociados a la calidad forrajera que afectan la señal espectral y, por lo tanto, es más fácil identificar firmas espectrales directamente relacionadas con los compuestos bioquímicos de interés. Las mediciones espectrales de los canopeos, construidos agrupando macetas, se hicieron en condiciones controladas de iluminación y removiendo el material senescente. En el experimento a campo, se determinó la capacidad de extrapolación de los mejores índices seleccionados en el capítulo 2, y se generaron nuevos índices para predecir las concentraciones de N y fibra de la vegetación. Para ese experimento, la fuente de iluminación fue la radiación solar alrededor del mediodía, no se removió el material senescente, y se abarcó un amplio rango de variación en la calidad y estructura del canopeo. Los índices que combinaron la derivada primera de la reflectancia en los 685 y 1770nm (dIN(685-1770)) y la reflectancia en los 2120 y 2260 nm (IN(2120-2260)) resultaron buenos predictores de la concentración de N y DGMS, respectivamente, a escala de hoja. Sin embargo, esos índices presentaron ciertas limitaciones a escala de canopeo (i) el dIN(685-1770) tuvo buen comportamiento sólo en sitios con alta biomasa y bajo porcentaje de material seco en pie, y (ii) el IN(2120-2260) sólo sirvió para explicar grandes diferencias en la DGMS. En el experimento a campo no se encontró un único índice que permita explicar toda la variación en la concentración de N explorada. Sin embargo, sí se encontraron índices que tuvieron buen desempeño bajo condiciones específicas de biomasa y porcentaje de material seco en pie. Así, los índices que combinaron la derivada primera de la reflectancia para las bandas en los 510 y 17350 nm, 995 y 2360 nm, y 640 y 2150 nm resultaron buenos predictores de la concentración de N en sitios con alta biomasa y bajo porcentaje de seco, alta biomasa y alto porcentaje de seco y baja biomasa, respectivamente. Contrariamente, un único índice, que combinó las bandas 1660 y 1680 nm explicó gran parte de la variación en la concentración de FDN explorada en el experimento a campo. Sin embargo, dicho índice no estaría directamente asociado con la concentración de FDN sino con algún otro factor explorado a campo que co-varía con la FDN.

Citación:

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Aguirre Castro Moreno, Paula Haydeé. (2017). Predicción de la calidad forrajera de la vegetación a partir de información hiper-espectral. [Tesis de Maestría, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados]. Recuperado de  http://ri.agro.uba.ar/greenstone3/library/collection/tesis/document/2018aguirrecastromorenopaulahaydee

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Aguirre Castro Moreno, Paula Haydeé. "Predicción de la calidad forrajera de la vegetación a partir de información hiper-espectral". (Tesis de Maestría, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados, 2017), http://ri.agro.uba.ar/greenstone3/library/collection/tesis/document/2018aguirrecastromorenopaulahaydee