Utilisation de l'imagerie 3D pour estimer la note d'état corporel des vaches laitières - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Access content directly
Master Thesis Year : 2013

Utilisation de l'imagerie 3D pour estimer la note d'état corporel des vaches laitières

Amélie Fischer
  • Function : Author

Abstract

Body condition is known to affect reproduction and health in dairy cows. On-farm it is usually measured with the body condition score (BCS) which is not expensive but remains subjective and not very sensitive. The aim of the current work was to develop and to validate a method, nec3D, working on estimating BCS with 3D pictures of dairy cattle's back, from the pins to the hooks. A 57 3D-shapes dataset, transformed with a principal component analysis, was built for calibration. The principal components were performed on BCS with multiple linear regressions. Four anatomical points had to be identified manually to normalise the pictures. Influence of two different ways of points' identification and of the picture's resolution on methods quality was analysed. Moreover, external validation was evaluated on two additional datasets: one with cows used for calibration, but with different stages in milking (valididem) and one with cows not used for calibration (validdiff). Both ways of points' identification had quite good results in terms of calibration (R² = 1) and differed slightly on validation quality (RMSE= 0.34 vs. 0.32). Nec3d was 2.8 times more reproducible than BCS (σ = 0.1 vs. 0.28). The lowest resolution implied a loss of reproducibility but did not increase the error of prediction. A simplified acquisition system, implying low resolution, could therefore be developed. As error of reproducibility incorporates error due to the manual point's identification, automation of points' identification would improve repeatability and consequently reproducibility. Assessing body condition thanks to 3D pictures appears as a promising tool which can improve phenotyping of this trait.
L'état corporel affecte les performances de reproduction et de santé des vaches laitières. En élevage, des experts l'évaluent couramment avec la note d'état corporel (NEC) parce qu'elle est peu chère mais subjective et peu sensible. Le projet vise à développer et à valider une NEC3D qui estime la NEC à partir de surfaces 3D allant des pointes de fesses aux pointes de hanches des vaches. Une analyse en composantes principales a été appliquée au jeu de calibration contenant 57 surfaces. Les composantes principales ont été incrémentées dans un modèle de régression linéaire multiple pour estimer la NEC. La normalisation des surfaces a nécessité un pointage manuel de quatre points anatomiques. L'influence de deux types de pointage et de la résolution des surfaces 3D sur la qualité de la méthode a été analysée. Deux validations externes ont été réalisées : une sur des vaches du jeu de calibration mais à un stade de lactation différent (valididem) et une sur des vaches externes au jeu de calibration (validdiff). Les deux méthodes de pointages sont similaires en termes de calibration (R²=1) mais diffèrent un peu en termes de qualité de validation (RMSE = 0.34 vs. 0.32). La NEC3D est 2.8 fois plus reproductible que la NEC (σ = 0.1 vs. 0.28). Comme l'erreur de reproductibilité tient compte de l'erreur de répétabilité, elle-même associée à l'erreur liée au pointage manuelle, l'automatisation du pointage se présente comme une étape indispensable pour améliorer la répétabilité et par conséquent la reproductibilité. Une baisse de résolution, bien que diminuant la reproductibilité, conserve la même erreur de prédiction. Ceci motive le développement d'un système d'acquisition plus simple, associé à des résolutions plus faible. L'imagerie 3D ressort comme un outil encourageant pour développer le phénotypage de l'état corporel.
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Dates and versions

dumas-00940939 , version 1 (05-02-2014)

Identifiers

  • HAL Id : dumas-00940939 , version 1

Cite

Amélie Fischer. Utilisation de l'imagerie 3D pour estimer la note d'état corporel des vaches laitières. Sciences agricoles. 2013. ⟨dumas-00940939⟩
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