Hodnocení kvality píce seshora

Kvalita objemných krmiv z travních porostů patří mezi klíčové faktory ovlivňující produkci mléka a masa, zdravotní stav přežvýkavců i environmentální stopu živočišné výroby. Tradiční hodnocení kvality píce je založeno na odběru reprezentativních vzorků a jejich laboratorní analýze, což je proces časově náročný, finančně zatěžující a omezený prostorovým rozsahem. V posledních letech se proto do popředí dostávají metody dálkového průzkumu Země, které umožňují plošné, opakovatelné a relativně levné sledování porostů.

Práce Irisarri et al. (2025) představuje moderní přístup založený na využití satelitních snímků Sentinel-2 v kombinaci s metodami strojového učení, konkrétně regresními modely Random Forest, pro odhad kvality objemných krmiv na travních porostech.

Studie se zaměřuje na čtyři základní parametry, které zásadně určují nutriční hodnotu píce:

• Hrubý protein (CP) – klíčový zdroj dusíku pro bachorovou mikroflóru. Vyšší obsah CP podporuje syntézu mikrobiální bílkoviny, avšak jeho nadbytek vede ke zvýšeným ztrátám dusíku močí a k vyšší emisní zátěži.
• Rozpustné sacharidy (WSC) – rychle fermentovatelný zdroj energie, který zlepšuje využití dusíku v bachoru a stabilitu fermentačních procesů.
• Neutrálně detergentní vláknina (NDF) – ovlivňuje příjem sušiny a strukturu krmné dávky; vyšší hodnoty NDF obvykle snižují příjem krmiva.
• Acidodetergentní vláknina (ADF) – úzce souvisí se stravitelností píce a její energetickou hodnotou.

Vzájemný poměr těchto složek rozhoduje nejen o produkční odezvě zvířat, ale i o efektivitě využití krmiva a produkci metanu.

Farma ve Spojeném království

Výzkum byl realizován na North Wyke Farm Platform ve Spojeném království, která disponuje dlouhodobě sledovaným experimentálním pastevním systémem mírného pásma. Lokalita zahrnuje jak trvalé travní porosty, tak zlepšené porosty s vyšším podílem kulturních trav.

Referenční data o kvalitě píce byla získána pomocí NIR senzorů HarvestLab™ 3000, instalovaných na sklízecí technice. Tato technologie umožnila během silážních sečí v letech 2020–2022 shromáždit více než 9500 georeferencovaných měření složení píce v reálném čase. Oproti klasickému laboratornímu rozboru tak poskytla výrazně detailnější prostorový obraz variability kvality krmiva.

Praktický význam pro praxi

Satelitní monitoring kvality objemných krmiv nabízí možnosti pro:

• optimalizaci termínu seče na základě aktuální nutriční hodnoty porostu,
• cílené řízení pastvy a rozdělení pozemků podle kvality píce,
• přesnější sestavování krmných dávek a snížení potřeby nákupu doplňkových krmiv,
• environmentální hodnocení produkce mléka a masa, zejména z hlediska dusíkové bilance a emisí metanu.

Autoři upozorňují, že přenositelnost vytvořených modelů do jiných regionů je podmíněna podobností klimatických a botanických podmínek. Pro praktické využití v jiných zemích je nutná lokální kalibrace modelů pomocí referenčních dat. Další výzkum by se měl zaměřit na propojení satelitních dat s meteorologickými informacemi a dlouhodobým sledováním výnosu a kvality píce.