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La ganadería pastoril aporta el 46% del PBI agropecuario y es clave para la seguridad alimentaria y social de ALC. Actualmente, los sistemas pastoriles de producción bovina enfrentan el desafío de incrementar su rentabilidad disminuyendo su impacto ambiental ya que altos costos y una creciente preocupación por su contribución al calentamiento global amenazan su desarrollo. Conocer la cantidad y calidad de biomasa disponible es clave para tomar decisiones de manejo que mejoren la eficiencia productiva y rentabilidad de estos sistemas pecuarios, a la vez que permite monitorear, reportar y verificar el efecto de estrategias de mitigación de emisiones de GEI. Sin embargo, recorridas frecuentes a campo que cubran todo un predio son costosas y muchas veces impracticables. En los últimos cinco años ha avanzado enormemente la disponibilidad de datos satelitales a escala espacial y temporal compatible con decisiones semanales de manejo de potreros individuales, y comienzan a aparecer modelos de predicción de la cantidad y calidad de la biomasa basados en sensores remotos. Para que esta tecnología redunde en mejoras productivas es necesario contar con modelos confiables, validados localmente, y mecanismos que disponibilicen la información a distintos usuarios. El objetivo principal del proyecto es bajar el costo de estimar en tiempo real y con precisión adecuada cantidad y calidad de biomasa disponible en sistemas ganaderos pastoriles a través de una herramienta satelital. El proyecto está financiado por el Gobierno de Nueva Zelanda como parte de su contribución a la Alianza Global de Investigación sobre Gases de Efecto Invernadero en la Agricultura (GRA).
Bajar el costo de estimar en tiempo real y con precisión adecuada la cantidad y calidad de biomasa disponible en sistemas ganaderos pastoriles de ALC a través de una herramienta satelital.
Se desarrollaron tres herramientas clave para avanzar en el monitoreo satelital de la cantidad y calidad de biomasa en pastizales: un protocolo de relevamiento, una aplicación móvil para registrar observaciones a campo (biomasa y calidad de forraje) y una página web para visualizar los datos recolectados y asistir en los muestreos. A partir de estas herramientas, se consolidó una red de monitoreo con la participación activa de más de 79 investigadores y técnicos. Actualmente se cuenta con aproximadamente 3.600 registros totales (1.600 directos bajo protocolo y 2.000 mediante métodos indirectos). A partir de estos datos, se evaluaron modelos de machine learning (Random Forest) utilizando imágenes satelitales Sentinel 1 y 2. La relación entre la biomasa y los datos satelitales mostró una fuerte variación espaciotemporal, resultando en estimaciones a escala de potrero con errores de predicción (RMSE) de 820 y 612 kg MS/ha (~41% y 32%) para todos los recursos y para pasturas templadas de Balcarce, respectivamente. En contraste, la relación con la calidad forrajera (proteína cruda) resultó ser más consistente y generalizable. Estos avances sustentaron el diseño de dos herramientas de simplificación que combinan datos satelitales y de campo para mejorar la precisión de las estimaciones: una espacial, que optimiza el muestreo mediante mediciones en puntos estratégicos (valores extremos de índices espectrales), y una temporal, que estima el stock de forraje en tiempo real integrando biomasa remanente y modelos de crecimiento. Ambas herramientas, validadas en sistemas reales con errores operativos en torno al 20%, promueven una gestión ganadera sostenible y basada en evidencia científica. Las actividades de difusión y capacitación alcanzaron a más de 3.500 personas.
Los beneficiarios directos del proyecto son, por un lado, los productores ganaderos en sistemas pastoriles de Argentina, Uruguay, Colombia y Costa Rica, que contarán con información que les permitirá mejorar las decisiones de manejo del pastoreo y por ende la cosecha de forraje y la rentabilidad de sus sistemas; y por otro lado, las entidades gubernamentales encargadas de confeccionar los inventarios de emisión de GEI que podrán cuantificar con mayor exactitud la magnitud e intensidad de emisiones de GEI y así monitorear, reportar y verificar la efectividad de políticas nacionales de mitigación.
Este proyecto contribuye activamente al cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible, promoviendo un desarrollo regional más equitativo, resiliente y sostenible.











Martín Durante
ArgentinaFernando Lattanzi
UruguayLiliana Atencio Solano
ColombiaJosé Pablo Jiménez Castro
Costa RicaMariano Oyarzábal
ArgentinaAlejandra Casal
ArgentinaAndrea Bolletta
ArgentinaAriela Cesa
ArgentinaCarlos Saúl Navarro
ArgentinaCecilia Caruso
ArgentinaDiiego Bendersky
ArgentinaEmanuel Caluva
ArgentinaFlorencia Jaimes
ArgentinaJosé Otondo
ArgentinaLibertario González
ArgentinaLisandro Blanco
ArgentinaLucas Butti
ArgentinaMartín Andersen
ArgentinaPablo Barbera
ArgentinaRaúl Diaz
ArgentinaRoxana Ávila
ArgentinaRoxana Ledesma
ArgentinaSebastián Lagrange
ArgentinaÚrsula Wolf
ArgentinaEmilia Lopez Seco
ArgentinaGarcía Martínez Guillermo Carlos
ArgentinaNicolás Bertram
ArgentinaCarlos Rojas Navarro
Costa RicaEbed Villalobos Vargas
Costa RicaRonin Hurtado Palacios
Costa RicaSilvia Rivas González
Costa RicaWilliam Sanchez Ledesma
Costa RicaJose Edwin Mojica Rodriguez
ColombiaJose Jaime Tapia Coronado
ColombiaJose Luis Contreras Santos
ColombiaWilson Andres Barragán Hernandez
ColombiaDavid Felipe Nieto Sierra
ColombiaEdgardo Agustín Devia
ArgentinaJosé Luis Rivera
Costa RicaGustavo Contenti
ArgentinaLuca Scenna
ArgentinaEl impacto tangible de la ciencia y la tecnología en el campo
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