Álvaro García
Según datos del Servicio Nacional de Estadísticas Agrícolas de Estados Unidos, en 2022 había 30 millones de vacas de carne y 9,5 millones de novillas. Alrededor del 90% de estas vacas suelen pastar de forma extensiva en pastos o praderas, lo que constituye una parte fundamental de su dieta y comportamiento, especialmente durante los periodos de reproducción y crianza de los terneros. Aunque estas cifras pueden variar según las distintas prácticas y diferencias regionales, la mayoría de las vacas dependen en gran medida del pastoreo durante estas etapas clave. Durante la preñez, algunas pueden ser confinadas para su supervisión, pero la principal fuente de nutrición sigue siendo el pastoreo. Durante 283 días, las vacas obtienen los nutrientes esenciales para el desarrollo de sus terneros, lo que marca el inicio de un trabajo intensivo en la granja. Con la llegada del parto, los ganaderos trasladan a las vacas a pastos específicos y supervisan el proceso de parición, garantizando el bienestar tanto de las vacas como de los terneros. Tras el parto, la vaca y su ternero permanecen en los pastos durante unos seis meses, hasta que los terneros se destetan.
El manejo tras el destete y el pastoreo
Tras el destete, los terneros que pesan más de 200 kilos son enviados directamente a los cebaderos, mientras que los demás son trasladados a las granjas de pastoreo para que continúen ganando peso. Es importante destacar que el manejo del pastoreo no se limita únicamente a la carga animal, sino que también requiere un minucioso equilibrio entre el control del peso y la condición corporal de las vacas, y el crecimiento de las novillas durante su primera gestación. Para que los rebaños prosperen a lo largo de los ciclos reproductivos, es fundamental crear un entorno de pastoreo que satisfaga de manera óptima sus necesidades nutricionales. Es necesario ajustar la carga animal a la capacidad de la tierra, garantizando que esta pueda soportar la demanda de forraje sin causar daños ecológicos. Además, es crucial controlar el peso y el estado físico de las vacas durante la gestación, para asegurar que reciban la nutrición necesaria para mantener su salud y favorecer el desarrollo adecuado de las crías.
Paralelamente, es importante monitorear de cerca el crecimiento de las novillas durante su primera gestación, sentando las bases para su futuro como vacas productivas. Al supervisar estos aspectos en la gestión del pastoreo, se fomenta un entorno que favorece el bienestar del rebaño, lo que garantiza el éxito reproductivo y la sostenibilidad a largo plazo en las granjas de vacas y terneros. En este tipo de ganaderías, una medición precisa del peso corporal es clave para tomar decisiones sobre nutrición y gestión. Sin embargo, para los productores de ganado de carne, medir el peso corporal con precisión y frecuencia resulta complicado. Además, los métodos tradicionales que utilizan básculas son poco prácticos en entornos de pastoreo extensivo, lo cual se agrava por el comportamiento del ganado durante el pesaje y los altos costos de instalación de estas básculas. Por lo tanto, es esencial encontrar alternativas innovadoras que permitan tomar decisiones bien fundamentadas sobre la salud animal, la nutrición, la cría y la gestión general del rebaño.
Es fundamental medir con precisión el peso corporal de los animales en condiciones de pastoreo para evaluar los diferentes planes de nutrición y las estrategias de manejo de los pastos, así como para definir las intervenciones necesarias que optimicen la salud del rebaño y maximicen el uso de los pastos. Estos parámetros son clave para tomar decisiones sobre la cría y para gestionar eficazmente el rendimiento reproductivo. Sin embargo, a pesar de los avances en otros aspectos de la ganadería, sigue siendo complicado implementar sistemas de instrumentación en entornos al aire libre y adaptarlos a las distintas estructuras corporales de las razas bovinas. La nueva tecnología de imágenes 3D con cámaras de profundidad se presenta como una alternativa prometedora para predecir el peso corporal sin necesidad de realizar pesajes convencionales. No obstante, es necesario estudiar a fondo cómo puede integrarse en los sistemas de pastoreo de Estados Unidos para que sea una alternativa viable en la medición del peso corporal en las granjas.
Un experimento reciente con vacas en pastoreo
Anderson et al. (2022) realizaron un experimento en la Universidad de Nebraska para evaluar la eficacia de la tecnología de imágenes 3D en la predicción del peso corporal de novillas alimentadas con pasto autóctono. Un total de 69 novillas de un año, de cruces entre Angus rojo y Simmental, con un peso que oscilaba entre 282 y 440 kg, participaron en el proceso de la recopilación de videos. Antes de la recolección de los datos, se sometió a las novillas a un período de 24 horas sin alimento ni agua, con el fin de estandarizar las variaciones en el llenado del aparato digestivo.
Para el estudio se utilizó una cámara de tiempo de vuelo (Time-of-Flight) para la captura de imágenes y videos en 3D, debido a que es fácil de conseguir, económica y sencilla de utilizar. Esta cámara mide el tiempo que tarda la luz en viajar desde la cámara hasta el objeto y volver, lo que permite calcular la distancia entre ellos. En otras palabras, mide el tiempo que tarda un pulso de luz en salir de la cámara, reflejarse en un objeto y regresar al sensor. Ubicada a unos tres metros por encima del nivel del suelo, la cámara capturó el contorno completo del animal, lo que facilitó la obtención de videos precisos para su posterior análisis. Los videos de profundidad dorsal en 3D de las vaquillas se grabaron con una cámara colocada aproximadamente a tres metros sobre la salida del tubo. Estos videos registraron medidas biométricas, como la longitud del cuerpo o la anchura entre las paletas, que son necesarias para estimar el volumen corporal de las novillas. Para no interrumpir el flujo de trabajo de los empleados y garantizar un tratamiento adecuado del ganado, las grabaciones se realizaron de manera estratégica. Durante el análisis manual de los videos, se aplicaron criterios específicos para seleccionar los fotogramas aptos para el posterior procesamiento de datos. Estos criterios aseguraban que las cuatro patas de la novilla estuvieran en el suelo, que no hubiera obstrucciones de otros elementos y que la alineación de la cabeza y el cuello fuera coherente con la postura del cuerpo. Antes de grabar el video en la rampa de salida, se registró el peso corporal de cada animal. Posteriormente, se generaron los valores de los píxeles correspondientes a la altura de la zona dorsal de las novillas mediante un programa individualizado. La suma de estos valores determinó el volumen dorsal de las novillas, excluyendo la región de la cabeza para minimizar las variaciones relacionadas con la posición de esta durante el análisis.
Después de extraer los volúmenes corporales dorsales de las imágenes, se desarrollaron ecuaciones de regresión lineal, comparando el peso corporal medido con la báscula con los volúmenes dorsales para calcular el peso corporal de la vaquilla (peso corporal estimado = b × volumen dorsal + a; donde b y a son los coeficientes de regresión lineal). A partir de estas ecuaciones, se estimó el peso corporal ajustado previsto. Para evaluar su precisión, se comparó el peso corporal estimado con el peso corporal medido en la báscula, y el peso corporal ajustado medido se convirtió en peso corporal metabólico (PCM) para su posterior evaluación. El peso corporal metabólico del animal, que se determina elevando el peso corporal a la potencia de 0,75, indica los requisitos nutricionales necesarios para el mantenimiento energético. Se elaboraron modelos de regresión lineal para evaluar las correlaciones entre: 1) el volumen corporal y el peso corporal estimado por la báscula, 2) el peso corporal estimado por la báscula y el peso corporal previsto, y 3) el peso corporal metabólico estimado frente al peso corporal metabólico previsto.
Resultados
Los análisis de regresión entre el peso corporal ajustado (sin incluir el contenido digestivo), calculado con la báscula, y el volumen corporal previsto dieron como resultado un coeficiente de determinación R² de 0,89. Se observó una discrepancia de 7,40 kg entre el peso corporal ajustado y el peso corporal previsto. El análisis de correlación entre el peso corporal ajustado y el peso corporal previsto reveló un valor de r de 0,9437 (P < 0,0001). Al comparar el peso corporal metabólico previsto con el real, se observó una diferencia media de 1,3 kg, y el coeficiente de determinación R² fue de 0,8877.
Para los ganaderos, las mediciones periódicas del peso corporal son esenciales para tomar decisiones que optimicen la rentabilidad de los animales, mejoren su rendimiento reproductivo y faciliten el seguimiento de su salud. En algunos estudios realizados con ganado cruzado, el análisis de imágenes permitió predecir el peso corporal con un coeficiente de determinación R² de 0,99, lo que refleja un margen de error mínimo. Sin embargo, las predicciones del peso corporal pueden variar debido a las diferencias en la composición corporal, especialmente en lo que respecta al llenado del rumen, lo cual puede afectar significativamente al contenido gastrointestinal.
Conclusiones y perspectivas
Los resultados de este estudio coinciden con los de otras investigaciones realizadas sobre ganado vacuno, ya que se obtuvieron correlaciones sólidas (R² = 0,89) tanto en la predicción del peso corporal como en la del peso corporal metabólico. Desde los años noventa, la predicción del peso corporal basada en imágenes ha ido ganando terreno en este sector, evolucionando a la par con la tecnología. La estimación precisa del peso corporal es de gran valor para la gestión del ganado, pero aún presenta algunos desafíos, especialmente en diversos entornos ganaderos. Este estudio de la Universidad de Nebraska ha demostrado que es posible predecir con exactitud el peso corporal de novillas de un año mediante imágenes en 3D. Es crucial seguir validando este método en diferentes razas, edades y sistemas de gestión para lograr su aplicación práctica. Además, la automatización de los análisis de datos es fundamental para su implementación en el mercado, por lo que es necesario continuar perfeccionando esta tecnología. Una investigación continua consolidará la aplicabilidad de este método en diversos grupos demográficos de ganado.
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