Integración de sensores remotos y próximos para el estudio de la dinámica espaciotemporal del comportamiento animal en pastoreo

Abstract

Los sistemas agrosilvopastorales son ecosistemas complejos que ocupan grandes áreas en diferentes regiones del mundo. A pesar de su importancia para proporcionar numerosos servicios ecosistémicos, incluida la producción de alimentos, su futuro está amenazado por varias razones, entre las cuales podemos destacar su baja rentabilidad económica, que compromete su sostenibilidad. Esta situación está llevando a una intensificación de estos ecosistemas y a una simplificación de la gestión, muchas veces de forma imprudente. Una potencial solución para mitigar la problemática de los sistemas agrosilvopastorales es el desarrollo e implementación de tecnologías asociadas al paradigma de la ganadería de precisión (“Precision Livestock Farming”, PLF), las cuales tienen el potencial de proporcionar datos que, vinculados con herramientas de apoyo a la toma de decisiones, pueden mejorar la provisión de servicios ecosistémicos y la sostenibilidad. La presente Tesis Doctoral aborda el estudio de la dinámica espaciotemporal del ganado en pastoreo continuo en fincas de dehesa mediante la integración de datos obtenidos con sensores próximos (collares GPS) y remotos (satélites Sentinel 2) con otras fuentes de datos abiertos sobre el entorno: datos meteorológicos, edafológicos, topográficos, etc. Mediante el uso de las posiciones GPS, se ha caracterizado la distribución del ganado vacuno sobre el terreno en sus componentes espacial y temporal, identificando los sitios de mayor concentración de posiciones (hotspots) y los de menor presencia animal (coldspots). El ganado mostró una fuerte preferencia por los terrenos llanos (pendiente <10%) y las zonas cercanas al agua (<100 m del abrevadero), correspondiendo la mayor parte las posiciones en estas zonas a un comportamiento de descanso. Partiendo de la caracterización de la intensidad de uso de distintas zonas de pastoreo, se ha estudiado el efecto de la presencia animal sobre, por un lado, la evolución de la vegetación, estimada a partir de datos remotos (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada – NDVI – calculado con datos de Sentinel 2), y, por el otro, sobre la uniformidad de la distribución de las heces en el territorio, siendo este último un aspecto importante desde el punto de vista del reciclaje de nutrientes en el sistema productivo. Con las tecnologías utilizadas ha sido posible cuantificar un aspecto crítico del comportamiento en pastoreo, como es la dispersión del ganado y su comportamiento en las distintas épocas del año, concluyéndose que los collares GPS pueden proporcionar datos significativos sobre la distribución y el comportamiento de los animales, que pueden utilizarse para modelar la distribución de las heces, e igualmente es un método muy útil para determinar los sitios preferentemente utilizados por los animales (hotspots), lo cual brinda una herramienta para mejorar las estrategias de gestión del pastoreo de cara a favorecer su sostenibilidad.

Agrosilvopastoral systems are complex ecosystems that occupy large areas in different regions of the world. Despite its importance in providing numerous ecosystem services, including food production, its future is threatened for several reasons, among which we can highlight its low economic profitability, which compromises its sustainability. This situation is leading to an intensification of these ecosystems and a simplification of management, often unwisely. A potential solution to mitigate some of the problems of agrosilvopastoral systems is the development and implementation of technologies associated with the new paradigm of precision livestock farming (PLF), which have the potential to provide data that, linked to decision support systems, may improve the provision of ecosystems services and sustainability. This Doctoral Thesis addresses the study of the spatiotemporal dynamics of cattle under continuous grazing management on dehesa farms through the integration of data gathered by nearby sensors (GPS collars) and remote sensors (Sentinel 2 satellites) with other sources of open data, such as meteorological records, soil and topography data, etc. Using GPS positions, the distribution of cattle on the ground has been characterized in its spatial and temporal components, identifying the sites with the highest concentration of positions (hotspots) and those with the least animal presence (coldspots). Cattle showed a strong preference for flat terrain (slope <10%) and areas close to water (<100 m from the watering trough). Most of the positions in these areas corresponding to resting behavior. Based on the characterization of the use intensity of different grazing areas, we studied the effect of animal presence on the evolution of vegetation, estimated from remote data (Normalized Difference Vegetation Index – NDVI – calculated from Sentinel 2 data), and on the uniformity of the distribution of feces, this last aspect being important from the point of view of nutrient recycling. With the technologies used, it has been possible to quantify a critical aspect of grazing behavior, such as the dispersion of cattle and their behavior at different time scales, concluding that GPS collars can provide significant data on the distribution and behavior of cattle, which can be used to model the distribution of feces. It is also very useful to determine the preferred sites (hotspots), which provides a tool to improve grazing management strategies in order to favor its sustainability.