El desconocimiento de tecnologías como las IME y de modelos Machine Learning, aplicables a la actividad pecuaria, ha permitido el deterioro paulatino de los recursos involucrados en esta actividad, especialmente del recurso forrajero y del recurso suelo. Por ello, esta investigación titulada Modelamiento del comportamiento productivo de pasturas rye grass – trébol utilizando imágenes multiespectrales, en Cajamarca, tuvo como objetivo modelar el comportamiento productivo del forraje, probando los modelos matemáticos CART, XGBoost y RF a través de la aplicación de la tecnología de imágenes multiespectrales (IME) utilizando drones. Se realizó en el fundo Huayrapongo, de la UNC, en potreros divididos de una hectárea, para tomar registro de la biomasa de la pastura, tanto en suelo como por aire, a través del uso del dron y de una cámara multiespectral. Se utilizaron 13 bandas e...

El objetivo fue describir las características de la pastura en una pradera con base festuca (tercer año) sometida a diferentes intensidades de pastoreo (IP) en su segundo año, y analizar la respuesta del comportamiento durante el pastoreo, la fermentación ruminal y la producción de leche de vacas Holando. Se llevó a cabo en Paysandú (Uruguay) durante el invierno y la primavera del 2009 con una duración de 30 días en cada estación. La pastura utilizada fue Festuca arundinacea, Trifoliun repens y Lotus corniculatus. Las IP en la pradera (segundo año): alto, media y bajo, resultaron en tres Ambientes: A3, A2 y A1, respectivamente (tercer año). Además presentaron tres zonas con diferente profundidad de suelo: alta – medianamente profundo, superficial – poco profundo y baja – muy profundo. Los ambientes se caracterizaron por la altura y composición botánica de la pastura ...