Diagnóstico de la calidad de los pastos de las fincas del proyecto PRODEGAN del municipio de Jimaguayú a partir de imágenes satelitales multiespectrales.

Este trabajo tiene como objetivo diagnosticar con sensores remotos la calidad de los pastos en cooperativas pertenecientes al Proyecto de Desarrollo de Cooperativas Ganaderas en la Región Central Oriental (PRODEGAN) . El área de estudio pertenece al municipio de Jimaguayú, provincia de Camagüey. Se utilizaron como fuente de datos imágenes multiespectrales de fincas provenientes del satélite LANDSAT 8, utilizadas para calcular el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI). Para determinar las áreas de muestreo se empleó un modelo de Inteligencia Artificial entrenado con muestras espectrales obtenidas de la evaluación in situ de la vegetación. Se realizó un análisis estadístico para comparar los valores del NDVI de las muestras en las fincas, con los de la caña de azúcar, forraje extensamente utilizado en Cuba. Para procesar los datos espaciales se usó el Sistema de Información Geográfica QGIS (v3.20). Se determinó que la calidad de los pastos en las fincas es similar, con valores del NDVI que oscilaron entre 0.53 y 0.61. En todos los casos los valores del NDVI en los pastos son inferiores a los de la caña de azúcar. Esto indica que las especies de pasto son de bajo valor nutritivo o existen factores limitantes en el suelo como la compactación, la fertilidad y bajos niveles de humedad. Es necesario identificar el problema y adoptar medidas para mejorar la calidad de estos pastos con la posibilidad de usar los métodos empleados en este trabajo para hacer un seguimiento de la efectividad de estas medidas