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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.provenanceFAUBA Digital-
dc.contributorOesterheld, Martín-
dc.contributorPiñeiro, Gervasio-
dc.creatorDurante, Martín-
dc.date2013-
dc.date.accessioned2019-06-06T14:17:48Z-
dc.date.available2019-06-06T14:17:48Z-
dc.date.issued2013-
dc.identifierhttp://ri.agro.uba.ar/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=tesis&d=2013durantemartin-
dc.identifierhttp://ri.agro.uba.ar/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=tesis&d=2013durantemartin-
dc.identifier.urihttp://rodna.bn.gov.ar/jspui/handle/bnmm/318892-
dc.descriptionLa productividad primaria neta aérea (PPNA)y la biomasa y la calidad forrajeras son clave en los sistemas pastoriles. Dada su variación espacial y temporal, contar con descripciones de dicha variación y con herramientas de monitorización facilita y perfecciona su manejo. Los sensores remotos permiten estimar frecuente y detalladamente la PPNA pero no la biomasa y la calidad. El objetivo de esta tesis es mejorar el conocimiento sobre la PPNA y las posibilidades de monitorización de los recursos forrajeros en general y los de la Pampa Deprimida en particular. Primero, se presentan patrones de variación de la PPNA de los principales recursos forrajeros y modelos de prospección de la PPNA primaveral para distintas unidades de vegetación. Segundo, se presentan modelos de estimación de la biomasa y calidad forrajera basados en sensores remotos y generados mediante ensayos en condiciones controladas y a campo. La variación espacial de la PPNA fue explicada por la precipitación a escala regional, los suelos a escala subregional y los suelos y el pastoreo a escala local. Entre recursos, las pasturas de loma tuvieron mayor PPNA que los pastizales de bajo; dicha diferencia aumentó con la precipitación media. Entre escalas, la variación espacial fue mayor a escala regional y la temporal fue mayor a escala local. La PPNA primaveral se relacionó con variables ambientales de meses previos diferentes según los pastizales estuvieran dominados por especies invernales o estivales, y según las pasturas fueran de suelos profundos o someros. Las estimaciones de la biomasa y calidad forrajera fueron satisfactorias en general, aunque imprecisas bajo ciertas condiciones experimentales como sequía, fertilización, y presencia de biomasa senescente, que requirieron modelos específicos. La estimación de la biomasa total a campo mediante un modelo basado en estimaciones independientes de la biomasa fotosintética y la no fotosintética resultó precisa a lo largo de un año. Los resultados aportan información acerca de los controles ambientales de la PPNA en pastizales subhúmedos y representan un avance en la estimación de la biomasa y calidad forrajera mediante sensores remotos-
dc.formatapplication/pdf-
dc.publisherUniversidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía-
dc.rightshttp://ri.agro.uba.ar/cgi-bin/library.cgi?a=p&p=pagpolitica-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
dc.sourcereponame:FAUBA Digital (UBA-FAUBA)-
dc.sourceinstname:Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía-
dc.sourceinstacron:UBA-FAUBA-
dc.source.urihttp://ri.agro.uba.ar/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=tesis&d=2013durantemartin-
dc.subjectFORRAJES-
dc.subjectBIOMASA-
dc.subjectSENSORES-
dc.subjectTELEDETECCION-
dc.titleModelos explicativos y predictivos de la productividad, disponibilidad y calidad de forraje basados en sensores remotos-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion-
dc.typeTesis-
dc.typeTesis de Doctorado-
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/tesisDoctoral-
Aparece en las colecciones: Facultad de Agronomia. UBA

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