Predicción de variables cuantitativas y cualitativas de cultivares de Panicum maximum (Syn. Megathyrsus maximus) con sensores remotos.

El objetivo fue evaluar la capacidad predictiva de variables cuantitativas y cualitativas de gramíneas tropicales con sensores remotos. Se utilizaron cuatro cultivares de Panicum maximum, Mombasa, Tanzania, Paredão y Zuri, los cuales fueron evaluados semanalmente (7, 14, 21 y a los 28 días de rebrote) con métodos no destructivos y analíticos. Se evaluaron con la aplicación para teléfonos inteligentes Canopeo, la cual realiza una estimación instantánea de la cobertura vegetal y el dispositivo FieldScout CM 1,000 NDVI, el cual genera un índice de clorofila basado en la reflexión de la luz en tiempo real. Se estimaron regresiones asumiendo las medidas de la cobertura vegetal y el índice de clorofila como variables independientes (predictivas) de las medidas cuantitativas y cualitativas, respectivamente, además de la determinación del coeficiente de correlación de Pearson. Se verificaron correlaciones (p<0,05) entre la cobertura vegetal con el índice de área foliar (m m2-1 ) (r=0,49), altura de la planta (cm) (r=0,49), número de macollas (r=0,31) y biomasa seca (g m2-1 ) (r=0,51). El índice de clorofila se correlacionó (P<0,05) de forma negativa con la altura (cm) (r =-0,37), biomasa seca (g m2-1 ) (r=0,33), interceptación de la luz (%) (r=-0,57), índice de área foliar (m m2-1 ) (r=-0,34), pero no fue significativo para las variables nutricionales. Las regresiones generadas a partir de la cobertura vegetal permiten estimar: altura (cm) para el cv. Mombasa (R2=0,47 y 0,52) y Tanzania (R2=0,50 y 0,60); biomasa (g m2-1 ) del Mombasa (R2=0,37 y 0,53) y Tanzania (R2=0,50 y 0,59); interceptación de la luz (%) en Zuri (R2=0,38 y 0,49) linear y cuadrático respectivamente. El índice de clorofila no permitió generar ecuaciones predictivas para las variables de proteína cruda, fibra neutro detergente, fibra ácido detergente y digestibilidad in vitro de la materia seca en P. maximum cosechados entre 7 y 28 días.