| David P. Thoma, Derek W. Bailey, Daniel S. Long, Gerald A. Nielsen, Mari P. Henry, Meagan C. Breneman, and Clifford Montagne |
| Authors are Research Assistant, Department of Soil, Water and Climate, University of Minnesota, St Paul, Minn.; assistant professors (Bailey and Long), Northern Agricultural Research Center, Montana State University, Havre, Mont.; professors (Nielsen and Montagne) and research assistants (Henry and Breneman), Department of Land Resources and Environmental Sciences, Montana State University, Bozeman, Mont. |
Resumen |
| Se condujo un estudio para determinar el potencial de utilizar las imágenes de Radiometría Avanzada de Muy Alta Resolución (RAMAR) para monitorear los cambios a corto plazo en las condiciones de forraje del pastizal a escala regional. La biomasa de forraje y las concentraciones de nitrógeno fueron estimadas en 6 sitios de estudio a lo largo de una estación típica de apacentamiento. (Abril a Octubre). Los sitios de estudio estuvieron localizados en el norte y sur de Montana, en áreas clasificadas como pastizales de pie de montaña y pastizales cortos. Los valores del Indice de Diferencias Normalizadas de Vegetación (IDNV) obtenidos a partir de imágenes de RAMAR (pixeles de 1 km) se usaron para predecir la biomasa viva, la biomasa muerta en pie, la biomasa total la concentración de nitrógeno (N) y el N en pie. Los valores de IDNV se correlacionaron (r > 0.4, P < 0.01) con las estimaciones de biomasa viva, muerta y total y el N en pie, pero se correlacionaron con la concentración de N (r = 0.04, P = 0.8). Las relaciones entre IDNV y los atributos vegetativos fueron similares (P > 0.05) para los 6 sitios de estudio, lo cual indica que los IDNV pudieran ser usados para predecir la abundancia de forraje en múltiples localidades y en fechas variables. Con regresión lineal simple, el IDNV explicó el 63% de la variación de la biomasa viva y total, el 18% de la variación de la biomasa muerta, el 66% de la variación del N en pie, pero explicó menos del 1% de la variación en la concentración de N. El IDNV obtenido a partir de imágenes de RAMAR fue bueno para predecir la abundancia de forraje medido como la biomasa viva, muerta y total, así como por el N en pie, pero no estuvo relacionado a la calidad del forraje medida como la concentración de N o proteína cruda. En base regional, los manejadores de tierras pudieran usar los valores de RAMAR-IDNV para identificar áreas con niveles altos o bajos de abundancia de forraje que pueden resultar de factores tales como sequía, patrones variables de precipitación y apacentamiento desigual. |
| Key Words: NDVI, biomass, nitrogen, regional |