Sub-Antarctic rangelands are characterized by weather seasonality and abundant winter snowfall. These climate factors determine most livestock management decisions. Nonetheless, data on these weather patterns are only available for some areas of the region, and management is entirely empirically-derived. The aim of this study was twofold: to compile spatial and temporal environmental information of rangelands in the Magallanes Region of Chile by using satellite images and to provide an example for local purposes through a simple evaluation of current grazing systems of four ranches in central Tierra del Fuego using satellite-derived image products and a known thermal comfort zone for sheep. To determine the environmental conditions of the region, we processed a 12-year (2000–2011) series of three MODIS-Terra platform products: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) as an index of photosynthetic activity, snow cover index, and Land Surface Temperature (LST). Results indicate that data obtained from satellite images follow the known seasonality of the region and deliver spatial and temporal environmental information (e.g., temperature at large scale) for most ranching areas of the region where it was formerly unavailable. The determined grazing period of analyzed ranches for winter range was May 8 to September 29. These tools show promise to encourage management innovation from simple applications to combine platforms and models for forage monitoring and ranch management in Sub-Antarctic rangelands.

南极次大陆牧场的特点是天气季节性和冬季降雪量丰富。这些气候因素决定了大多数牲畜管理决策。尽管如此，有关这些天气模式的数据仅可用于该地区的某些地区，并且管理完全基于经验。这项研究的目的是双重的：利用卫星图像汇编智利马加拉内斯地区牧场的时空环境信息，并通过简单地评估Tierra del中部四个牧场的当前放牧系统为当地目的提供一个实例Fuego使用卫星衍生的图像产品和已知的绵羊热舒适区。为了确定该地区的环境条件，我们处理了12年（2000年至2011年）系列的三种MODIS-Terra平台产品：归一化植被指数（NDVI），是光合作用，积雪指数和地表温度（LST）的指数。结果表明，从卫星图像获得的数据遵循该地区的已知季节，并为该地区以前无法获得的大多数牧场提供了时空环境信息（例如，大规模的温度）。确定的冬季牧场分析放牧期为5月8日至9月29日。这些工具显示出有望鼓励管理创新的方法，从简单的应用程序，结合南极牧场的草料监测和牧场管理平台和模型。结果表明，从卫星图像获得的数据遵循该地区的已知季节，并为该地区以前无法获得的大部分牧场提供了时空环境信息（例如，大规模的温度）。确定的冬季牧场分析放牧期为5月8日至9月29日。这些工具显示出有望鼓励管理创新的方法，从简单的应用程序，结合南极牧场的草料监测和牧场管理平台和模型。结果表明，从卫星图像获得的数据遵循该地区的已知季节，并为该地区以前无法获得的大部分牧场提供了时空环境信息（例如，大规模的温度）。确定的冬季牧场分析放牧期为5月8日至9月29日。这些工具显示出有望鼓励管理创新的方法，从简单的应用程序，结合南极牧场的草料监测和牧场管理平台和模型。