Resumen
El presente trabajo tiene el propósito de comparar los resultados del ensayo del pasto Rodas (Pennisetum sp.), mediante el software TaurusWebs, con los obtenidos a través de métodos tradicionales de laboratorio, con énfasis en las variables: proteína, materia seca, energía neta de lactancia, fibra detergente neutra, fibra detergente ácida y minerales. La investigación se realizó en dos áreas definidas de pastizales en el cantón Santa Ana, provincia de Manabí, donde se aplicó un diseño experimental basado en tres muestreos durante periodos de 15, 30 y 45 días. El estudio consideró diversas condiciones lumínicas y tres altitudes de captura (20, 50 y 100 m s. n. m.) para evaluar la precisión de la respuesta frente a la variabilidad del entorno.
De acuerdo con las pruebas estadísticas, se concluye que el software de análisis de imágenes constituye una herramienta viable y eficiente para la estimación de proteína, materia seca y minerales en el pasto Rodas. No obstante, se identificaron limitaciones en la predicción de energía y fracciones de fibra. Estas discrepancias no restan validez a la herramienta, sino que derivan de las diferencias intrínsecas entre la espectroscopia y los métodos químicos del laboratorio. Por otro lado, su implementación debe considerarse como un complemento al método tradicional, especialmente en la evaluación de fibra, donde los valores difieren significativamente debido a la naturaleza de los algoritmos de procesamiento. Estos hallazgos subrayan la importancia de potenciar el uso de tecnologías digitales en la gestión ganadera local, optimizando la toma de decisiones nutricionales de manera ágil y económica.
Citas
Allende, E. E. B. (2024). Funciones desempeñadas como analista de laboratorio instrumental en la empresa Société Générale De Surveillance S.A. – Lima, optimizando métodos para la caracterización eficiente de matrices de harina de pescado y otros [Trabajo de titulación, Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo]. https://repositorio.unprg.edu.pe/handle/20.500.12893/12801
Ariza Nieto, C., Mayorga, O. L., Mojica, B., Parra, D., & Afanador-Tellez, G. (2018). Use of LOCAL algorithm with near infrared spectroscopy in forage resources for grazing systems in Colombia. Journal of Near Infrared Spectroscopy, 26(1), 44–52. https://doi.org/10.1177/0967033517746900
de Oliveira, G. S., Junior, J. M., Polidoro, C., Osco, L. P., Siqueira, H., Rodrigues, L., Jank, L., Barrios, S., Valle, C., Simeão, R., Carromeu, C., Silveira, E., Jorge, L. A. de C., Gonçalves, W., Santos, M., & Matsubara, E. (2021). Convolutional neural networks to estimate dry matter yield in a guineagrass breeding program using UAV remote sensing. Sensors, 21(12). https://doi.org/10.3390/s21123971
Farías Reyes, J. C. (2025). Joel Vargas Domínguez, Cuerpos anormales. Metabolismo y alimentación en el México posrevolucionario [Reseña de libro]. Oficio. Revista de Historia e Interdisciplina, 2. https://doi.org/10.15174/orhi.vi21.16
Fierro Cordero, J. C. (2018). Evaluación de la producción y valor nutricional del pasto Mombaza (Panicum maximun c.v) en diferentes edades y alturas de corte en la zona de Babahoyo. [Trabajo de titulación, Universidad Técnica de Babahoyo]. https://dspace.utb.edu.ec/server/api/core/bitstreams/bf22cc62-d059-41dc-93ea-efc2c54ae1c3/content
Instituto Nacional de Estadística y Censos. (2024). Encuesta de Superficie y Producción Agropecuaria Continua (ESPAC) 2024. INEC.
Lery, E. L. (2016). Entrenamiento en técnicas de laboratorio para la determinación de fibra detergente ácida y fibra detergente neutra. [Material de capacitación, Universidad Nacional del Nordeste]. https://repositorio.unne.edu.ar/server/api/core/bitstreams/c05c8b4d-2a5a-423b-b0e7-711da8fb1bca/content
Montero, C. W. D. (2021). Análisis gravimétrico [Material académico, Universidad Nacional de Educación Enrique Guzmán y Valle]. https://repositorio.une.edu.pe/server/api/core/bitstreams/85b5038d-6e75-45e7-a459-12ed8e190273/content
Ospina, O., Anzola, H., Ayala, O., Baracaldo, A., Arévalo, J., & Lozada, P. (2021). Comparison between red, green and blue images and near-infrared spectroscopy methods in the neutral detergent fiber (NDF) analysis. Revista de Investigaciones Veterinarias del Perú, 32(1), 5. https://doi.org/10.15381/RIVEP.V32I1.17498
Ospina, O., Anzola Vásquez, H., Duarte, O. A., & Baracaldo Martínez, A. (2020). Validation of an algorithm for processing red green blue (RGB) images for the estimation of crude protein in grasses vs. near infrared reflectance spectroscopy technology (NIRS). Revista de Investigaciones Veterinarias del Perú, 31(2), 4. http://www.scielo.org.pe/pdf/rivep/v31n2/1609-9117-rivep-31-02-e17940.pdf
Ospina Rivera, O. F., Anzola Vásquez, H. J., Ayala Duarte, O. A., Baracaldo Martínez, A., Arévalo Cantor, J. S., Benavides Arciniegas, I., Benavides Perez, D. E., & Galvis Enriquez, G. A. (2021). Producción de leche real vs la calculada a partir de la enl estimada por el algoritmo de análisis de imágenes red-green-blue de gramíneas. Ciencia Rural, 51(2), 1–6. https://doi.org/10.1590/0103-8478cr20200551
Ospina Rivera, O. F., Baracaldo Martínez, A., & Anzola Vásquez, H. J. (2024). Validación de la estimación porcentual de K, P, Ca, Mg y S en la materia seca de gramíneas calculadas mediante un algoritmo de análisis de imágenes rojo, verde y azul RGB. Revista de Investigaciones Veterinarias del Perú, 35(3), e25341. http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1609-91172024000300002
Páez Ordóñez, P. A., & Ortiz Burbano, Y. D. (2015). Evaluación de los métodos analíticos usados en el laboratorio de análisis químico y aguas de la Universidad de Nariño para determinar fósforo total en aguas y lixiviados con base en la NTC-ISO/IEC 17025 : 2005. [Trabajo de grado, Universidad de Nariño]. https://sired.udenar.edu.co/2818/1/91352.pdf
Peñaloza, D. J., Barúa, M. G., Escalada, J. P., & Pajares, A. M. (2023). Técnica espectroscópica de absorción atómica para determinaciones en química ambiental. Informes Científicos Técnicos - UNPA, 15(3), 157–176. https://doi.org/10.22305/ict-unpa.v15.n3.987
Pesantez Muñoz Edu Bebeto. (2024). Identificación de deficiencias nutricionales en pasto Brachiaria sp., mediante fotografía espectral [Trabajo de titulación, Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí Extensión El Carmen]. https://repositorio.uleam.edu.ec/handle/123456789/6391
TaurusWebs. (2025). Calibración de cámaras de drones. https://tauruswebswp.com/soporte/
Universidad de Zaragoza. (2024). Protocolo de análisis físico - químico. https://ocw.unizar.es/ocw/pluginfile.php/6377/mod_folder/content/0/An%C3%A1lisis%20composici%C3%B3n/Determinacion%20de%20proteinas.pdf

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Derechos de autor 2026 Victoria Delgado Tejena, Denzel Chevez Paredes, Diego Nevárez Pérez

