Erfassung des Weideverhaltens von Milchkühen

Validierung von Sensortechnologien und Bewertung der Anwendungspotentiale in intensiven weidebasierten Milchproduktionssystemen

Universität Hohenheim

Jessica Werner

Frau Dr. Jessica Werner hat an der Universität in Hohenheim Agrarwissenschaften mit der Vertiefung Tierwissenschaften studiert und hat ihr Studium 2014 mit Erfolg abgeschlossen. Nach einem Forschungspraktikum an der schweizerischen Forschungsanstalt Agroscope mit dem Fokus auf Arbeitswissenschaften und der Entwicklung von Nachhaltigkeitsindikatoren promovierte sie in Zusammenarbeit mit dem irischen Forschungsinstitut Teagasc in Moorepark und der Universität Hohenheim im Bereich des Precision Livestock Farmings bei weidenden Milchkühen. Ihre Promotion hat sie 2018 sehr erfolgreich abgeschlossen und seit April 2018 ist sie als wissenschaftliche Mitarbeiterin am Fachgebiet der Tierernährung und Weidewirtschaft in den Tropen und Subtropen am Institut der Tropischen Agrarwissenschaften der Universität Hohenheim tätig. Dabei beschäftigt sie sich derzeit hauptsächlich mit der Optimierung der Weidehaltung bei Wiederkäuern.

Auf einen?

Expertise

  • Weideverhalten von Milchkühen
  • Sensortechnologien zur Erfassung des Weideverhaltens bei Wiederkäuern
  • Digitalisierungsstrategien auf Betriebsebene zur Verbesserung der Weidehaltung

Interessant für

  • Agrarwissenschaftler*innen
  • Berater*innen im Bereich der Landwirtschaft
  • Landwirt*innen
Andy Kelly/Unsplash
Jessica Werner

Frau Dr. Jessica Werner hat an der Universität in Hohenheim Agrarwissenschaften mit der Vertiefung Tierwissenschaften studiert und hat ihr Studium 2014 mit Erfolg abgeschlossen. Nach einem Forschungspraktikum an der schweizerischen Forschungsanstalt Agroscope mit dem Fokus auf Arbeitswissenschaften und der Entwicklung von Nachhaltigkeitsindikatoren promovierte sie in Zusammenarbeit mit dem irischen Forschungsinstitut Teagasc in Moorepark und der Universität Hohenheim im Bereich des Precision Livestock Farmings bei weidenden Milchkühen. Ihre Promotion hat sie 2018 sehr erfolgreich abgeschlossen und seit April 2018 ist sie als wissenschaftliche Mitarbeiterin am Fachgebiet der Tierernährung und Weidewirtschaft in den Tropen und Subtropen am Institut der Tropischen Agrarwissenschaften der Universität Hohenheim tätig. Dabei beschäftigt sie sich derzeit hauptsächlich mit der Optimierung der Weidehaltung bei Wiederkäuern.

Auf einen?

Expertise

  • Weideverhalten von Milchkühen
  • Sensortechnologien zur Erfassung des Weideverhaltens bei Wiederkäuern
  • Digitalisierungsstrategien auf Betriebsebene zur Verbesserung der Weidehaltung

Interessant für

  • Agrarwissenschaftler*innen
  • Berater*innen im Bereich der Landwirtschaft
  • Landwirt*innen

Interview

Arthur Höring
Redakteur

Der Weidehaltung steht die Stallhaltung von Milchkühen gegenüber. Wie unterscheiden sich die beiden und warum erlebt die Weidehaltung einen Aufschwung?

Jessica Werner
schreibt…
Arthur Höring
Redakteur

Der Weidehaltung steht die Stallhaltung von Milchkühen gegenüber. Wie unterscheiden sich die beiden und warum erlebt die Weidehaltung einen Aufschwung?

Jessica Werner
Doktorandin

In der Weidehaltung ist die bedarfsgerechte Fütterung und das Tiermonitoring erschwert, da die Tiere nicht 24/7 im näheren Umfeld des Landwirtes sind. Die Ration kann auch nicht wie im Stall geplant und dementsprechend angemischt werden. Die Futterqualität und das Futterangebot auf der Weide variieren stark und man hat nur einen groben Anhaltspunkt was und wie viel die Kuh gefressen hat. Der Vorteil der Weidehaltung aber ist die natürliche Futteraufnahme der Tiere, die evolutionär nur durch Grasen erfolgte, zusätzlich können die Tiere ihr natürliches Verhalten besser ausleben. Dies spiegelt sich in einer besseren Tiergesundheit wider. Außerdem kann die Weidehaltung durch einen geringeren Input an Futterkosten ebenfalls ökonomisch rentabler für den Betrieb sein.

Arthur Höring
Redakteur

Wie sind die von dir genutzten Sensoren aufgebaut und wie können sie Dinge wie Wiederkauschläge registrieren oder die Fressdauer bestimmen?

Jessica Werner
Doktorandin

In meiner Arbeit habe ich zwei unterschiedliche Sensoren genutzt. Der MooMonitor+ ist ein Halsband, an dem ein 3-Achsen-Beschleunigungssensor befestigt ist. Vergleichbar mit einem Schrittzähler im Handy können durch die Beschleunigungsdaten dieser Achsen verschiedene Aktivitätsmuster abgebildet werden, wie z. B. das Wiederkäuen, Fressen oder Ruhen. Vor allem das Wiederkäuen besitzt ein sehr rhythmisches Muster, welches man gut in den gewonnenen Daten ablesen kann.
Das RumiWatch-Halfter hingegen nutzt eine komplexere Technik. Dabei wird die Kieferbewegung des Tieres durch einen über den Nasenrücken gelegten und mit Öl befüllten Schlauch abgebildet. Beim Öffnen und Schließen ändert sich der Druck innerhalb des Schlauches, was durch einen Drucksensor im Schlauch erfasst wird. Durch zusätzliche Beschleunigungssensoren am Halfter kann auch die Kopfposition beim Grasen bestimmt werden und ob die Kuh steht, liegt oder sogar wie viele Schritte sie am Tag macht. Das erlaubt die Erhebung sehr detaillierter Daten zum Fressverhalten.

Arthur Höring
Redakteur

Du stellst in Aussicht, dass der Einsatz von Sensoren bei der Bestimmung von Weideflächen helfen könnte. Welche Faktoren stehen denn mit der Wahl der richtigen Weideflächen in Zusammenhang?

Jessica Werner
Doktorandin

Man muss verschiedene Aspekte kennen. Im Moment ist es oft nur eine visuelle Abschätzung des Landwirts, die die verfügbare Futtermenge auf der Weide an den Bedarf der Tiere – meist auf Herdenniveau ­­– anzupassen versucht. Dies basiert auf der Annahme, dass jedes individuelle Tier genug Futter von ausreichender Qualität auf der Weide findet und auch frisst. Dazu hat man aber weder genaue Angaben, wieviel wirklich auf der Weide wächst, da die Weideflächen oft sehr heterogen sind, noch wieviel jede einzelne Kuh wirklich frisst. Denn hierbei zeigen sich auch sehr große Unterschiede zwischen beispielsweise hoch- oder niedriglaktierenden bzw. ranghohen oder -niedrigen Tieren. Auf tierindividueller Ebene wäre es also aus ökologischer und auch ökonomischer Sicht von Vorteil, einen Indikator dafür zu finden, ob die Kuh bedarfsgerecht auf der Weide gefüttert wurde, da man kein Futter verschwendet und die Weidefläche nicht zu stark belastet. Aber da gibt es noch viel Forschungsbedarf.

Schlagworte

Milchkuh, Weide, Sensor, Verhalten, Gesundheit, Sensortechnologie

Zusammenfassung

Im letzten Jahrhundert entwickelten sich Milchproduktionssysteme von einer extensiven Weidehaltung zu einer intensiven Stallhaltung mit silagebasierter Grundfutterration und Zufütterung von Kraftfutter. Das Interesse an der Weidehaltung wächst heutzutage aber wieder, da Weidegras auf Grund von gestiegenen Kosten für Maschinen, Futter sowie Lohnkosten die billigste Futtergrundlage darstellt. Außerdem ist das natürliche Futteraufnahmeverhalten von Kühen das Grasen auf der Weide. Nicht nur ökonomische Gründe begünstigen die Entwicklung der Weidehaltung, sondern auch im Bereich der Verbraucherakzeptanz, Einflüsse auf die Umwelt und politischen Anpassungen birgt die weidebasierte Milchproduktion im Vergleich zur intensiven Stallhaltung Vorteile. Außerdem begünstigt die digitale Revolution mit der Integration von sensorbasierten Technologien für das Betriebsmanagement die mögliche Intensivierung im Bereich weideland-basierter Milchproduktion. Ein effizientes und profitables Betriebsmanagement lässt sich nicht nur durch eine technisierte Unterstützung in der Erfassung des Grasaufwuchses und des Weidemanagements umsetzen, sondern auch durch die Überwachung des tierindividuellen Weideverhaltens.
Ursprünglich wurden die sensorbasierten Technologien zur Erfassung des Fressverhaltens im Stall entwickelt. Jedoch unterscheidet sich das Futteraufnahmeverhalten der Kühe auf der Weide deutlich vom Stall. Deshalb müssen die Technologien an das spezifische Fressverhalten auf der Weide angepasst und kalibriert werden.
In dieser Arbeit werden zwei unterschiedliche Sensoren mit verschiedenen Anwendungspotentialen im Vergleich zu visueller Beobachtung validiert. Der Nasenbandsensor von RumiWatch ist ein höchstpräzises Messinstrument für wissenschaftliche Fragestellungen. Der Sensor kann detaillierte Parameter des Weideverhaltens erfassen, z.B. Fressbisse oder Wiederkauschläge sowie Fress- und Wiederkauzeit.
Der zweite Sensor, der MooMonitor+ (Dairymaster, Irland) beinhaltet eine praxisorientierte Aktivitätsmessung, die ursprünglich zur Brunsterkennung entwickelt wurde. Durch eine Weiterentwicklung der Rohdatenauswertung mittels Algorithmen ist es nun möglich auch Fress- und Wiederkaudauern aufzuzeichnen. Beide Validierungsstudien resultierten in einer hohen Übereinstimmung der automatischen Messung mit der Direktbeobachtung.
Die erfolgreiche Integration von softwareunterstützten Technologien auf der Betriebsebene sollte verbessert werden. Speziell im Bereich der Weidehaltung und des Weidemanagements sind wenig Technologien vorhanden. Steigende Tierzahlen und fehlende Arbeitskräfte könnten den Bedarf nach sensorbasierten Technologien zur Unterstützung des Weidemanagements begünstigen. Ein Hauptfaktor in der weidebasierten Milchproduktion ist die passende Zuteilung von bedarfsgerechter Weidefläche, um die Nutzung der Weide zu maximieren, sowie die Tierleistung zu optimieren. Das Fressverhalten der Kühe stellt hierbei eine wichtige Größe für Tierleistung, Gesundheit sowie Tierwohl dar. Ebenso kann das Weideverhalten die Futterqualität und Futterverfügbarkeit repräsentieren.
Die dritte Studie dieser Arbeit untersuchte deshalb, ob es mögliche Indikatoren im Fressverhalten von Kühen gibt, die eine unzureichende Futterverfügbarkeit aufzeigen. Die Zuteilung der Weidefläche basiert momentan auf subjektiven Erfahrungswerten der Betriebsleiter und wird auf Herdenebene kalkuliert. In einer dritten Studie der Arbeit wurden deshalb zur Bestimmung von spezifischen Verhaltensindikatoren insgesamt 30 Kühe mit 60 % ihres Futterbedarfs gefüttert, während 10 Tiere eine 100 %ige Futterzuteilung zur Verfügung hatten. Dabei wurde das RumiWatchSystem, bestehend aus dem Nasenbandsensor und dem Pedometer zur Verhaltensbeobachtung eingesetzt.
Die Ergebnisse der Studie zeigten, dass sich vor allem die Bissfrequenz durch eine begrenzte Futterverfügbarkeit erhöht sowie das Wiederkauverhalten beeinflusst wurde. Diese Studie stellt einen ersten Entwicklungsschritt in Richtung sensorunterstützte Entscheidungsgrundlage für die automatische Zuteilung von Weideflächen dar. Es wäre von Vorteil, wenn diese Zuteilung in Zukunft auf tierindividuellen Messungen im Vergleich zur Herdenebene basieren würde.
Weitere Forschungsansätze sollten sich auf der Identifizierung aussagekräftiger Schwellenwerte für das tierindividuelle Weideverhalten fokussieren, die dann in sensorgestützte Entscheidungshilfen implementiert werden können. Nach der Entwicklung und Validierung solcher Systeme könnte die Anwendung im Bereich Weidemanagement die Effizienz und Resilienz von weidebasierten Milchproduktionssystemen verbessern.

Zitiervorschlag

Werner, Jessica. Measuring grazing behaviour of dairy cows: validation of sensor technologies and assessing application potential in intensive pasture-based milk production systems. Universität Hohenheim, 2019, http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:100-opus-15879.

Repository

opus.uni-hohenheim.de

Identifikatoren

urn: urn:nbn:de:bsz:100-opus-15879

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