Estimación de la producción de materia seca de Sorghum bicolor (L.) mediante altura e índice de vegetación de diferencia normalizada en el centro de la Provincia de Córdoba

Trabajo final integrador. (Área de Consolidación Sistemas de Producción Pecuarios - Ingeniería Agronómica) -- UNC- Facultad de Ciencias Agropecuarias, 2024

Fil: Caramello, Nicolás Emanuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.

Fil: Laurella, Eduardo Daniel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.

Fil: Rubiolo, Rosario de los Ángeles. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.

Estimar la producción de materia seca de Sorghum bicolor (L.) mediante la altura de planta y el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI, por sus siglas en inglés) es útil para mejorar la gestión del forraje en sistemas agroganaderos. El estudio se llevó a cabo en el lote 14-2 del Campo Escuela de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Córdoba (FCA-UNC), usando la variedad "Silage King" de sorgo azucarado. Las siembras realizadas en noviembre y diciembre de 2023 alcanzaron densidades entre 321300 y 418200 plantas ha-1. Se zonificó el lote según el NDVI obtenido de imágenes satelitales mediante la plataforma Auravant. Se evaluó la producción de materia seca según la altura y rangos de NDVI a los 49 y 47 días post-siembra. El análisis estadístico con Infostat y las regresiones con Excel determinaron las funciones para estimar el forraje. Para la zona general, R² entre altura y producción de materia seca fueron 0,87 y 0,92 para la primera y segunda fecha de siembra, respectivamente. En la zona Amarillo/Verde Claro se obtuvieron R² de 0,83 y 0,94 para las respectivas siembras. El NDVI, junto con la altura de planta, se valida como una forma práctica para estimar la producción de materia seca de Sorghum bicolor (L.), facilitando una gestión precisa y sustentable del forraje en los sistemas agroganaderos. Este enfoque permite optimizar recursos y tomar decisiones anticipadas en la producción forrajera.

Fil: Caramello, Nicolás Emanuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.

Fil: Laurella, Eduardo Daniel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.

Fil: Rubiolo, Rosario de los Ángeles. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.