Estimación de biomasa forrajera de pasturas empleando LiDAR movil en un sistema silvopastoril

Abstract

Los pastizales altoandinos de la región Amazonas cumplen funciones esenciales en la provisión de forraje y la regulación ecológica, pero la presión de pastoreo resalta la necesidad de métodos precisos para evaluar su productividad. El estudio desarrolló y validó una metodología no destructiva para estimar la biomasa aérea (AGB) en TioPampa, empleando un escáner láser terrestre Leica BLK360 y mediciones destructivas como referencia. Se realizaron diez escaneos mensuales y se evaluaron sesenta cuadrantes por mes. De la nube de puntos se derivaron métricas estructurales del dosel HMAX, HCV y HKUR utilizadas para entrenar modelos Random Forest, SVM y Elastic Net, alcanzándose un R² de 0.57. Se observó un aumento de biomasa fresca en el segundo mes, relacionado con una mayor disponibilidad hídrica, mientras que la biomasa seca mostró menor variación. La cuantificación espacial reveló 530.713 y 356.562 kg/ha de biomasa fresca, y 175.534 y 400.887 kg/ha de biomasa seca para febrero y marzo, evidenciando cambios temporales significativos. El estudio confirma la capacidad del Leica BLK360 para caracterizar con alta precisión pastizales heterogéneos y generar estimaciones confiables de biomasa sin métodos destructivos intensivos. Se halló diferencia estadística en la época seca. La metodología propuesta constituye una herramienta sólida para mejorar el monitoreo forrajero y apoyar decisiones de manejo sostenible en ecosistemas pastoriles altoandinos.