Utilisation de l'imagerie 3D pour suivre la croissance des vaches laitières, prédire les quantités ingérées et approcher l'efficience alimentaire - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Accéder directement au contenu
Mémoires Année : 2019

Using three-dimensional imaging to monitor the growth of dairy cows, to predict feed intake and to approach feed efficiency

Utilisation de l'imagerie 3D pour suivre la croissance des vaches laitières, prédire les quantités ingérées et approcher l'efficience alimentaire

Caroline Xavier

Résumé

Three-dimensional imaging (3D) is a technology that allows access to new interesting phenotypes. The objective of this work was to analyze the growth of 16 lactating cows, including 8 primiparous cows, by monitoring daily live weight and monthly body measurements using 3D imaging. A second objective was to estimate the ruminal content of 58 lactating cows, based on daily feed intake data and on the measurement of the volume of the abdomen taken once and the same day for all cows. All morphological indicators had a continuous growth during at least the first 3 lactations, with a greater growth for primiparous cows. The partial volume is a good predictor of live weight (R² = 0.92), with a prediction error of 25.8 kg, which is reduced to 13.7 kg when the prediction is made within cow. Volume of the abdomen estimates feed intake with a low error of 1.79 kg dry matter. For a similar feed intake, the more feed efficient the cows are, the larger their abdominal volume is, and therefore, the longer the residence time of feed (defined by the ratio volume of abdomen on feed intake) is in the rumen. The hypothesis of better digestion is not verified with methane emissions because for a given feed intake, emitted methane is moderately correlated with the volume of the abdomen (r = 0.41). 3D imaging, as a timesaving and low cost method, finally allows access to multiple traits, which are of high interest for dairy livestock farming, with no need to purchase several sensors.
L’imagerie tridimensionnelle (3D) est une technologie qui permet d’accéder à de nouveaux phénotypes d’intérêt. Ce travail a consisté à analyser la croissance de 16 vaches dont 8 primipares au cours d’une lactation par le suivi du poids vif quotidien et des mesures corporelles mensuelles par imagerie 3D. Un second objectif a été d’estimer le contenu ruminal de 58 vaches en lactation, à partir de données de quantités ingérées quotidiennes et des volumes d’abdomen obtenus une seule fois le même jour. L’évolution de l’ensemble des indicateurs morphologiques reflète une croissance continue sur au moins 3 lactations avec une croissance plus importante pour les primipares. Le volume partiel est un bon prédicteur du poids vif (R² = 0,92), avec une erreur de prédiction de 25,8 kg, réduite à 13,7 kg si la prédiction est faite intra-vache. Les quantités ingérées sont estimées par le volume d’abdomen avec une erreur très faible de 1,79 kg de matière sèche. À même quantité ingérée, les vaches sont d’autant plus efficientes qu’elles ont un volume abdominal important, et donc, un temps de séjour (défini par le rapport volume d’abdomen sur quantités ingérées) des aliments plus long dans le rumen. L’hypothèse d’une meilleure digestion n’est pas vérifiée pour les émissions de méthane car à même quantité ingérée, ce gaz émis n’est que peu corrélé au volume d’abdomen (r = 0,41). L’imagerie 3D, économe en temps et nécessitant peu d’investissements, permet au final d’accéder à plusieurs caractères d’intérêt en élevage sans avoir à multiplier les équipements.
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Dates et versions

dumas-02372520 , version 1 (20-11-2019)

Identifiants

  • HAL Id : dumas-02372520 , version 1

Citer

Caroline Xavier. Utilisation de l'imagerie 3D pour suivre la croissance des vaches laitières, prédire les quantités ingérées et approcher l'efficience alimentaire. Sciences du Vivant [q-bio]. 2019. ⟨dumas-02372520⟩
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