{"id":13843,"date":"2021-03-19T11:25:18","date_gmt":"2021-03-19T11:25:18","guid":{"rendered":"https:\/\/dellait.com\/?p=13843"},"modified":"2021-12-10T11:43:43","modified_gmt":"2021-12-10T17:43:43","slug":"acelerometro-para-la-monitorizacion-del-comportamiento-de-pastoreo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dellait.com\/es\/acelerometro-para-la-monitorizacion-del-comportamiento-de-pastoreo\/","title":{"rendered":"Validaci\u00f3n de un aceler\u00f3metro para la monitorizaci\u00f3n del comportamiento de pastoreo en vacas lecheras"},"content":{"rendered":"

Nuria Garc\u00eda<\/strong><\/p>\n

Existe un inter\u00e9s creciente por la aplicaci\u00f3n de tecnolog\u00edas de precisi\u00f3n en la industria lechera, ya que pueden hacer que las granjas sean m\u00e1s eficientes, reducir el impacto medioambiental y el tiempo de trabajo y, en general, mejorar la salud<\/a> y el bienestar de los animales. En este sentido, permiten monitorizar con frecuencia a los animales sin que se sientan molestados o sin alterar sus comportamientos habituales.<\/p>\n

Ejemplos de estas tecnolog\u00edas son los sistemas de registro de producci\u00f3n de leche, evaluaci\u00f3n de componentes l\u00e1cteos, de la actividad de la vaca, del comportamiento de tumbarse y rumiar<\/a>, etc. La informaci\u00f3n de cada vaca recogida con esta metodolog\u00eda complementa las observaciones que los operarios hacen de cada animal y, tras un procesamiento adecuado de los datos, pueden ayudar en el proceso de toma de decisiones y gesti\u00f3n de la granja<\/strong>.<\/p>\n

Los estudios de validaci\u00f3n de tecnolog\u00edas de precisi\u00f3n se han centrado principalmente en reba\u00f1os lecheros estabulados, pero recientemente se han llevado a cabo algunas investigaciones en reba\u00f1os en pastoreo. La observaci\u00f3n visual es el m\u00e9todo m\u00e1s com\u00fan para validar tecnolog\u00edas de precisi\u00f3n en la industria lechera, pero es un m\u00e9todo muy laborioso y adem\u00e1s puede existir sesgo entre observadores.<\/p>\n

En Austria se dise\u00f1\u00f3 un crotal para monitorizar los comportamientos individuales de las vacas a partir de los movimientos y la posici\u00f3n de sus orejas y su cabeza. El crotal se valid\u00f3 en ganados estabulados para el tiempo de rumia y mostr\u00f3 una fuerte asociaci\u00f3n en comparaci\u00f3n con la observaci\u00f3n visual y la grabaci\u00f3n de v\u00eddeos. Aunque el crotal tiene potencial para detectar el comportamiento en pastoreo de las vacas, no se ha validado para ello.<\/p>\n

Por eso un estudio publicado en el Journal of Dairy Science<\/em> (Pereira et al<\/em>., 2020), se realiz\u00f3 con el doble objetivo de desarrollar un algoritmo de pastoreo para el crotal y de proceder a su validaci\u00f3n, en dos localizaciones distintas (Minnesota e Irlanda)<\/strong>.<\/p>\n

Desarrollo del algoritmo de pastoreo en Minnesota e Irlanda<\/h2>\n

Para desarrollar el algoritmo de pastoreo, en Minnesota se utiliz\u00f3 un reba\u00f1o experimental de 120 vacas de leche que durante el verano acced\u00edan a pastos a tiempo completo, excepto durante las dos horas de orde\u00f1o diarias. Se alojaron tres vacas\/ha y se rotaron a prados nuevos cada dos d\u00edas. Los pastos comprend\u00edan distintos tipos de gram\u00edneas y leguminosas<\/a>.<\/p>\n

En Irlanda se utilizaron 85 vacas lecheras con acceso a tiempo completo a pastos de raigr\u00e1s con una rotaci\u00f3n de pastoreo de cuatro v\u00edas. Las vacas se presentaban voluntariamente para ser orde\u00f1adas por un sistema automatizado, por lo que, para ayudar al paso de los animales por el sistema de orde\u00f1o automatizado, se trasladaban a un pasto nuevo cada 6 h, aproximadamente.<\/p>\n

Los crotales, que dispon\u00edan de un sensor de aceleraci\u00f3n, un chip de radio, un sensor de temperatura para la calibraci\u00f3n y una bater\u00eda de dos a\u00f1os de duraci\u00f3n, se colocaron en todas las vacas. Durante dos meses, se recogieron los datos sobre aceleraci\u00f3n en el pasto cada tres segundos, que se procesaron y clasificaron en distintos comportamientos mediante algoritmos patentados. Tras la colocaci\u00f3n del crotal, tambi\u00e9n se realizaron estudios de observaci\u00f3n visual, cuyos datos se utilizaron para desarrollar el algoritmo.<\/p>\n

Validaci\u00f3n del algoritmo de pastoreo<\/h2>\n

Para validar el algoritmo de pastoreo fue necesario el uso de sensores de banda basal que hab\u00edan mostrado una exactitud alta cuando se validaron previamente mediante observaci\u00f3n visual del comportamiento de pastoreo. El sensor de banda nasal constaba de un tubo de presi\u00f3n de silicona relleno de glicol con un sensor de presi\u00f3n incorporado, conectado a un dispositivo para registrar la aceleraci\u00f3n de los tres ejes del animal. Los datos recogidos por el sensor de banda nasal se analizaron y se clasificaron en distintos comportamientos: comer, rumiar, beber y otras actividades.<\/p>\n

Concordancia entre los registros del crotal y del sensor de banda nasal<\/h2>\n

Los resultados pusieron de manifiesto que la concordancia entre el algoritmo de pastoreo desarrollado a partir de los datos recogidos por el crotal y los datos de la observaci\u00f3n visual tuvo una precisi\u00f3n, sensibilidad y exactitud del 90, 92 y 91%, respectivamente<\/strong>. El sensor de banda nasal tuvo una precisi\u00f3n del 88% y una exactitud del 89% para el comportamiento de alimentaci\u00f3n, en comparaci\u00f3n con la observaci\u00f3n visual directa.<\/p>\n

Adem\u00e1s, el porcentaje del tiempo total de pastoreo registrado por el crotal y por el sensor fue del 37.0% y del 40.5%, respectivamente, en Minnesota, y del 35.4% del y 36.9%, respectivamente, en Irlanda, lo que pone de manifiesto que el crotal y el sensor de banda nasal coincidieron de forma notable en la monitorizaci\u00f3n del pastoreo en ambas localidades<\/strong>.<\/p>\n

Conclusi\u00f3n<\/h2>\n

Seg\u00fan los resultados del estudio, el crotal con aceler\u00f3metro puede monitorizar con precisi\u00f3n el comportamiento de pastoreo en las granjas y podr\u00eda ser una buena herramienta para la toma de decisiones sobre la gesti\u00f3n de la explotaci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n

Referencia<\/strong><\/p>\n

Pereira GM, Heins BJ, O\u2019Brien B, McDonagh A, Lidauer L, Kickinger F. 2020. Validation of an ear tag\u2013based accelerometer system for detecting grazing behavior of dairy cows. J. Dairy Sci.<\/a> 103:3529\u20133544.<\/p>\n

\u00a9 2021 Dellait Dairy Research Review. All Rights Reserved.<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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