Estudio de índices de vegetación en 100 ha de pastos en la finca Doña Catalina (Trujillo, Cáceres): variabilidad, implicación en el seguro y biomasa

Abstract

Este trabajo aborda diversas cuestiones relacionadas con la variabilidad de índices de vegetación en pastos en tres parcelas situadas en el municipio de Trujillo (Cáceres), así como la implicación de dichos índices en el seguro pecuario y la estimación de la producción de biomasa en la zona mediante dos métodos que utilizan las variables climáticas como herramienta de cálculo. El periodo de estudio comprende seis años agrícolas, de octubre de 2016 a septiembre de 2022.

Inicialmente, se introducen las características de los pastos naturales en Extremadura, así como los factores que más influyen en su desarrollo, los métodos de mejora y los beneficios que tiene el uso de la ganadería extensiva a través del pastoreo. Se describe, además, el papel que juega la teledetección en agricultura y ganadería.

A continuación, se describe el área de estudio, ubicando las tres parcelas y presentando sus características principales. De la clasificación climática de la zona realizada, empleando los datos climáticos de la estación climatológica de Cáceres, se concluye que la zona cuenta con un clima mediterráneo oceánico con verano caluroso. Se presentan, seguidamente, para los seis años de estudio, las variables climáticas empleadas a lo largo del trabajo, que proceden de las estaciones meteorológicas de Madroñera y Casatejada.

Los índices de vegetación analizados en el trabajo son el MSAVI2 y el NDVI, especialmente este último. Una vez definido dichos índices, así como el sensor a bordo del satélite Sentinel que los recoge, se describe el software empleado para la obtención de índices de vegetación, denominado Auravant. Se obtuvieron datos mensuales de NDVI y MSAVI2 para cada parcela y año

Dichos datos fueron comparados entre sí, analizando, en primer lugar, la evolución en el tiempo de los dos índices de vegetación en cada una de las parcelas. El sumatorio mensual de estos índices durante los seis años mostró que la parcela con pasto natural fertilizado (Parcela F) presenta un NDVI notablemente superior a la parcela en la que se realiza introducción de especies mediante siembra (Parcela S) y a la parcela de pastoreo permanente (Parcela P). Estas dos últimas revelan una trayectoria similar, no obstante, la parcela P exhibe un NDVI aún más bajo en los primeros meses del año agrícola. El MSAVI2, por su parte, enseña un escenario prácticamente idéntico, aunque el NDVI muestra mayores diferencias entre las parcelas.

La correlación entre la precipitación y los índices de vegetación es alta. Además, se detectó que las estimaciones de los índices que tuvieron que hacerse para el primer año podían estar mermando la correlación real entre estas variables.

Los datos mensuales de NDVI se emplearon para plantear dos calendarios anuales de pastoreo en cada parcela. El primero de ellos tiene un aprovechamiento del pasto de invierno-primavera y establece que los animales comenzarán su etapa de pastoreo cuando el NDVI alcance el valor de 0,4 y finalizará cuando descienda de dicho valor. La aplicación Auravant serviría como sistema de notificaciones. Por otro lado, el segundo modelo que se plantea indica que el periodo de pastoreo comienza cuando el NDVI alcanza su máximo y termina el día que registra el mínimo valor. En este caso, el aprovechamiento del pasto tiene lugar en primavera y verano.

Con los datos de NDVI aportados por Agroseguro y los descargados de Auravant se reprodujo el modelo que el seguro aplica para detectar los periodos por los que el asegurado quedaría indemnizado. Para ello, ya que el NDVI que maneja el seguro procede de un sensor que goza de mayor resolución, los datos de NDVI de Sentinel fueron corregidos aplicando un factor fruto de la comparativa entre las medias de cada índice en el periodo de estudio. Las series de NDVI corregidas fueron enfrentadas a la media y estratos según el seguro (NDVI garantizado), observando su comportamiento y detectando cuándo el asegurado recibiría indemnización.

Este análisis permitió estimar las indemnizaciones a recibir cada año por cada parcela, aplicando unos coeficientes establecidos por el seguro y asumiendo un capital asegurado de 360 € al año por vaca. Las estimaciones se sitúan en 324€, 425€ y 457€ para las parcelas F, S y P, respectivamente.

Por último, se emplearon dos métodos para el cálculo de producción de biomasa en la zona de estudio, utilizando para ello las variables climáticas obtenidas. El primero de ellos es el método de pastograma, con el que se obtuvo un rendimiento medio de 2463 kg/ha. El segundo método, simPasto, que además de los datos climáticos considera la carga ganadera (estimada en 0,4 vacas/ha) y factores del suelo, estima una producción media de 1719 kg/ha. Para cada uno de los años estudiados el modelo del pastograma estimó producciones superiores a las obtenidas en simPasto.

ABSTRACT

This project tackles various aspects related to pastures vegetation indexes variability in three plots located in Trujillo (Cáceres), as well as the implication of these indexes in the agricultural insurance and the biomass production estimation in the area through two methods that use climatic variables as a calculation tool. The study period includes six cropping years, from October 2016 to September 2022.

Initially, characteristics of natural pastures in Extremadura were introduced, as well as the factors that most influence their development, improvement methods and the benefits of using extensive livestock through grazing. It also describes the role played by remote sensing in agriculture and animal husbandry.

The study area is described next, locating the three plots and presenting their main characteristics. From the climatic classification of the area carried out, using the climatic data from Cáceres weather station, it is concluded that the area has an oceanic Mediterranean climate with hot summers. The climatic variables used throughout the study, which come from Madroñera and Casatejada meteorological stations, are presented next for the six years of study.

The vegetation indexes analyzed in the project are MSAVI2 and NDVI, especially the latter. Once these indexes and the sensor on board the Sentinel satellite that collects them are defined, the software used to obtain vegetation indices, called Auravant, is described. Monthly NDVI and MSAVI2 data were obtained for each plot and year.

These data were compared with each other, analyzing, firstly, the evolution over time of the two vegetation indexes in each of the plots. The monthly sum of these indexes over the six years showed that the plot with fertilized natural pastures (Plot F) presents a decidedly higher NDVI than the plot in which the species are introduced by sowing (Plot S) and the permanent grazing plot. (Plot P). These last two reveal a similar trajectory, however, plot P exhibits an even lower NDVI in the first months of the agricultural year. The MSAVI2 shows a practically identical scenario, although the NDVI shows greater differences between the plots.

The correlation between precipitation and vegetation indexees is high. In addition, it was detected that the estimations of indexes that had to be made for the first year could be reducing the real correlation between these variables.

The NDVI monthly data were used to establish two annual grazing calendars in each plot. The first of them has a use of winter-spring pasture and indicates that the animals will begin their grazing stage when the NDVI reaches the value of 0,4 and will end when it falls below this value. Auravant application would serve as the notification system. On the other hand, the second model proposed indicates that the grazing period begins when the NDVI reaches its maximum and ends on the day that the minimum value is registered. In this case, the use of the pasture takes place in spring and summer.

With the NDVI data provided by Agroseguro and those downloaded from Auravant, the model that the insurance applies to detect the periods for which the insured would be compensated was reproduced. To do this, since the NDVI contributed by the insurance comes from a sensor with higher resolution, the NDVI data from Sentinel were corrected by applying a factor resulting from the comparison between the means of each index in the study period. The corrected NDVI series were then compared to the mean and strata according to the insurance (guaranteed NDVI), observing their behavior and detecting when the insured would receive compensation.

This analysis made it possible to estimate the compensation to be received each year for each plot, applying coefficients established by the insurance and assuming an insured capital of 360 € per year and cow. The estimates stand at 324 €, 425 € and €457 € for plots F, S and P, respectively.

Finally, two methods were used to calculate biomass production in the study area, using the climatic variables obtained. The first of them is the “Pastograma” method, with which an average yield of 2463 kg/ha was obtained. The second method, simPasto, which in addition to climatic data considers the stocking rate (estimated at 0,4 cows/ha) and soil factors, estimates an average production of 1719 kg/ha. For each of the years studied, the “Pastograma” model estimated productions higher than those obtained by simPasto.