Stellvertretende Institutsleitung

Sekretariat

Annette Pontillo
Institut für Ökologischen Landbau

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CowData - Kühe besser verstehen

Projekt

 (c)

Verbesserung des Betriebsmanagements durch Kombination von Stall- und Weidedaten

Das Verhalten und die Leistungsfähigkeit von Nutztieren wird heute auf vielfältige Art und Weise oft auch direkt am Tier erfasst. Die Verknüpfung und Interpretation dieser Informationen kann das Management  auf dem Betrieb unterstützen.

Hintergrund und Zielsetzung

In den vergangenen Jahren hat eine stark zunehmende Technisierung in der Tierhaltung Einzug gehalten, die dem Landwirt helfen soll, seinen Betrieb effizient zu führen. Dabei werden in der Regel unterschiedliche Applikationen verwendet, die auf unterschiedlichen Ebenen innerhalb des Betriebes unterschiedliche Daten erfassen. Hierzu gehören die automatisierte Erfassung von Milchleistung und -zusammensetzung, die Gewichtsentwicklung, aber auch verschiedene Verhaltensweisen wie Liegen, Wiederkauen und Brunstverhalten. Dies führt zu einer Ansammlung großer Datenmengen in unterschiedlichen Formaten, die nicht oder nur unter großem Aufwand gemeinsam verarbeitet werden können. Eine gemeinsame Verarbeitung böte jedoch die Möglichkeit, ein potentes Managementwerkzeug zu entwickeln, das nicht nur auf einigen wenigen Aspekten Milchleistung oder Brunstverhalten oder Lahmheit) basiert, sondern eine ganzheitliche Analyse von Tiergesundheit und Verhalten, im besten Fall das Tierwohl, nutzt.
Ziel des Gesamtprojekts ist es, eine generische Datenplattform zu entwickeln, die die verschiedenen Datenformate der unterschiedlichen, auf Milchviehbetrieben eingesetzten Erfassungssysteme verarbeiten kann. Hierzu werden Daten von Sensor-Prototypen mit denen bereits existierender Erfassungssysteme zu einer neuen Anwendung kombiniert, die Landwirte beim Management ihrer Herden unterstützen soll. Auf Versuchsbetrieben in Deutschland, Belgien und in der Schweiz werden dazu Algorithmen entwickelt, die am Ende in eine nutzerfreundliche Anwendung münden sollen. Schwerpunktmäßig werden hierbei das Weidemanagement, sowie die Tiergesundheitsüberwachung und die Beschreibung des  Verhaltens der Tiere (´welfare monitoring´) berücksichtigt.

Vorgehensweise

Ausgehend von einem existierenden, SQL-basierten Datenbanksystem, das alle verfügbaren Datenströme des Milchvieh-Versuchstalls des belgischen Projektpartners zusammenführt, erfolgt die Ergänzung der Datenbank um die projektspezifischen Sensordaten durch die Partner in Deutschland und in der Schweiz. Bei diesen handelt es sich um bereits kommerziell verfügbare und in der Praxis verbreitete Herdenmanagementprogramme, um vorhandene Sensorsysteme, die bisher nur wissenschaftlichen Untersuchungen dienen, sowie um Daten, die mittels neuer Sensoren bzw. neuer Verfahren auf den Versuchsbetrieben der Projektpartner Belgien, Schweiz und Deutschland erhoben werden. Für die beiden deutschen Projektpartner stehen dabei die unterschiedlichen Bedingungen bei Stall- und Weidehaltung und deren Wirkung auf die erhobenen Daten im Mittelpunkt der Betrachtungen. Für die Bewertung der Daten werden vorhandene Algorithmen weiterentwickelt und insbesondere um die Betrachtung der circadianen Rhythmik ergänzt. Die Validierung der neuen Algorithmen erfolgt dann ebenfalls wieder auf den Versuchsbetrieben. Um den Wissenstransfer zu den Anbietern von Herdeninformationssystemen als auch in die landwirtschaftliche Praxis sicherzustellen, sind neben Publikationen spezifische Workshops geplant. Zudem soll am Projektende eine nutzerfreundliche Anwendung zur Verfügung stehen, die Rinderhalter beim Weidemanagement und dem Tierwohlmonitoring unterstützen soll.

Thünen-Ansprechpartner


Beteiligte externe Thünen-Partner

  • Humboldt-Universität zu Berlin
    (Berlin, Deutschland)
  • Agroscope
    (Reckenholz, Schweiz)
  • ILVO - Institute for Agricultural and Fisheries Research
    (Merelbeke, Belgien)

Zeitraum

9.2018 - 8.2021

Weitere Projektdaten

Projekttyp:
Projektfördernummer: 2817ERA13H
Förderprogramm: EU – ERA-NET ICT- Agri
Projektstatus: läuft

Publikationen

Anzahl der Datensätze: 0