Cartografía con sistemas aéreos no tripulados de paisajes alimentarios de herbívoros y morfotipos de la artemisa

Palabras claves: calidad del forraje, artemisa, herbívoros, defensas químicas, patrones de paisaje, sistemas aéreos no tripulados (drones)

Resumen:
Para los herbívoros silvestres, un aspecto clave de la calidad del hábitat es la composición fitoquímica en su alimento, lo que incluye tanto los nutrientes como los metabolitos secundarios de plantas (PSM por sus siglas en inglés). Sin embargo, es difícil evaluar la calidad del forraje con una resolución que pueda reflejar su importancia para los forrajeros individuales y que también sea práctica para aplicar a escalas espaciales amplias que capten la variabilidad en los tipos de cobertura vegetal a una escala fina a lo largo del paisaje (paisajes alimentarios). Los UAS ofrecen una vía para conectar escalas espaciales entre medidas de campo de la calidad de forraje con la detección remota vía satélite para clasificar la vegetación. Evaluamos el potencial de la tecnología UAS para pronosticar con exactitud la calidad nutritiva de la artemisa (Artemisia spp.) en diferentes paisajes. Cartografiamos la calidad estacional de alimento en dos sitios en Idaho, EE. UU., con mezclas diferentes de especies, pero con morfotipos estructurales parecidos de artemisa. Este esfuerzo creó un paisaje alimentario para los herbívoros especialistas de la artemisa, conejos pigmeos y urogallos de las artemisas, y un herbívoro generalista, los conejos de montaña. Los UAS facilitaron una rápida recolección de imágenes para cartografiar los paisajes alimentarios basados en la composición fotoquímica de la artemisa a escala fina, pero con una extensión relativamente amplia. Los UAS revelaron patrones estacionales de proteína cruda con zonas de alta calidad más conectadas en el verano, y zonas más pequeñas y fragmentadas de proteína en el invierno. La regresión Kriging aumentó la exactitud de las medidas interpoladas de calidad de alimento cuando los morfotipos estructurales coincidían con la composición de las especies de artemisia. Sin embargo, los resultados sugieren que se requiere un sensor más avanzado (cámara hiperespectral) para cartografiar las especies mixtas de artemisa o para medir la calidad del forraje directamente.