Tierwohl in Echtzeit anzeigen lassen

Fühlt sich die Kuh im Stall wohl? Geht es dem Tier gut? Auf diese Fragen, die Verbraucher immer häufiger stellen, sollten Milcherzeuger mit Fakten antworten können. Doch das ist gar nicht so einfach, denn einer Kuh sieht man ja nicht auf den ersten Blick an, ob bzw. wie sehr sie sich im Stall wohlfühlt. Einen Erkenntnisgewinn, um ein vollständiges Bild des Wohlergehens der Kühe zu erhalten, wäre die Zusammenführung von umwelt- und tierbezogenen Daten notwendig.

Im September fand in Wien die 10. European Conference on Precision Livestock Farming, gemeinsam mit der 3. International Conference on Precision Dairy Farming, statt. Hier stellten Forschende der Universität Mailand einen Prototypen eines integrierten Systems zur Überwachung des Wohlbefindens von Milchkühen vor.

Das Umfeld der Kuh im Blick

Einen Prototypen solch eines integrierten Systems zur Überwachung des Wohlbefindens von Milchkühen haben Forschende der Universität Mailand vorgestellt (L.M.C. Leliveld, E. Riva, G. Provolo). In das Wohlbefinden-Überwachungssystems, das auf drei Milchviehbetrieben (100 bis 300 Kühe) in Norditalien installiert wurde, sind sowohl umwelt- als auch tierbezogene Parameter eingeflossen.

Erfasst wurden in den Ställen u.a. die Lufttemperatur, Luftfeuchtigkeit und Luftgeschwindigkeit, die Gaskonzentrationen (NH3, H2S, CO2), der Schallpegel, die Trinkwassertemperatur und -aufnahme, die Lichtintensität, das Vorhandensein von Fliegen (ein kamerabasiertes System entwickelt, um die Prävalenz von Fliegen im Stall zu überwachen).

Zusätzlich zu den Stallsensoren wurden Beschleunigungssensor-basierte Sensoren entwickelt, um das Verhalten von Kühen zu überwachen. Um einen Algorithmus zur Erkennung mehrerer Verhaltensweisen zu entwickeln, wurden 32 Kühe beobachtet, während sie diese Halsbänder insgesamt 108 Stunden lang trugen. Folgende Verhaltensweisen wurden bewertet: Stehen, liegen, wiederkäuen, fressen, trinken, laufen und anderes Verhalten, das nicht in die anderen Kategorien passte. Die visuellen Beobachtungen wurden mit den Daten des Beschleunigungsmessers kombiniert, um den Algorithmus zu trainieren. Der Algorithmus war letztlich in der Lage, sechs Verhaltenskategorien (liegend, stehend, liegend und wiederkäuend, stehend und wiederkäuend, fressen und andere) mit einer durchschnittlichen Genauigkeit von 85 % zu erkennen. In jedem Stall wurden dann 60 Kühe mit diesen Halsbändern ausgestattet. Vergleiche mit bestehenden kommerziellen Systemen werden durchgeführt, um die Leistung zu validieren.

Alle Daten, die von den verschiedenen Sensoren gemessen worden sind, wurden alle zehn Minuten an ein Gateway gesendet, das dann die Daten in die Cloud übertragen hat. Von dort ließen sich die Daten abrufen (Dashboard). Dieses Dashboard erlaubt auf einen Blick ein vollständiges Bild der Situation des Wohlfahrtsstatus der Kuhherde, erklärten die Forschenden.

Fazit für die Praxis: Die kontinuierliche, automatische Erfassung von umwelt- und kuhbezogenen Indikatoren erlaubt es, das Tierwohl i, Kuhstall in Echtzeit zu erfassen und online zu überwachen. Die Daten können zudem den Herdenmanager bei seiner täglichen Arbeit unterstützen.

Früherkennung von Atemwegserkrankungen bei Kälbern

Die frühzeitige Identifizierung von Kälbern, die drohen an Atemwegserkrankung (BRD) zu erkranken, ist eine Herausforderung. Eine automatisierte Überwachung und in der Folge eine schnelle, einfache Identifizierung kranker Kälber wäre deshalb durchaus wünschenswert.

In einer Studie untersuchten Wissenschaftler der Veterinärmedizinischen Universität Wien (N. Ramezani Gardaloud, C....