Laktasyondaki holştayn ineklerde canlı ağırlık ve beden kondisyon skorunun sayısal görüntü analizi yöntemi ile belirlenebilirliği

Abstract

Hayvancılık işletmelerinde hem hayvan sağlığı için hem de elde edilen performansın dolayısıyla da işletme kârlılığının artması için canlı ağırlık (CA) ve beden kondisyon skoru (BKS) takibinin düzenli olarak yapılması son derece önemlidir. Bu kontrollerin hem sürekli ve düzenli olarak yapılması hem de yapılacak ölçümlerin doğru ve objektif olması için sayısal görüntü analizi yönteminin kullanılabilirliğinin araştırılması en güncel konular arasındadır. Bu amaçla çalışmada klasik yöntem ve sayısal görüntü analizi yöntemi ile elde edilen beden ölçümlerinden yararlanılarak hayvanların CA ve BKS tahmini incelenmektedir. Araştırmada, laktasyondaki ineklerin CA ve BKS değerlerini, işletme koşullarında, sayısal görüntü analizi yöntemi ile belirleyebilmek, bu yöntemin subjektif bir yöntem olan BKS ve uygulaması zor olan dijital baskül ile CA belirlenmesinin yerine kullanılıp kullanılamayacağının ve daha güvenilir sonuçlar verip veremeyeceğinin belirlenmesi amaçlanmıştır.Araştırmada Aydın İli'nde bulunan özel bir sığır işletmesinde yetiştirilen toplam 204 baş laktasyondaki Holştayn ırkı inek kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan hayvanların beden ölçülerinden göğüs çevresi (GÇ), cidago yüksekliği (CY), sağrı yüksekliği (SY), beden uzunluğu (BU), ön sağrı genişliği (ÖSG), arka sağrı genişliği (ASG) seçilerek CA ve BKS tahmini yapılmıştır.Klasik yöntem ile elde edilen ortalama CA ve BKS sırasıyla 629,10 kg ve 3,05; beden ölçülerinden CY, SY, ÖSG, ASG, BU ve GÇ değerleri sırasıyla 148,04, 146,52, 57,31, 21,84, 160,34 ve 193,43 cm olarak bulunmuştur. Beden ölçüleri arasında yapılan korelasyon analizi sonucuna göre en yüksek korelasyonun SY ile CY (r=0,71) arasında olduğu tespit edilmiştir. CA değerinin tahmin edilmesinde GÇ, ÖSG ve BU değişkenlerinin etkili olduğu (R2=0,76); BKS değerlerinin tahmin edilmesinde GÇ ve ASG değişkenlerinin BKS tahmininde etkili olduğu (R2=0,08) görülmüştür.Sayısal görüntü analizi yöntemi (program) ile elde edilen beden ölçülerinden CY, SY, ÖSG, ASG, BU ve GÇ değerleri sırasıyla 147,88, 146,83, 57,12, 21,84, 160,67 ve 193,26 cm olarak bulunmuştur. Beden ölçüleri arasında yapılan korelasyon analizi sonucuna göre en yüksek korelasyonun SY ile CY (r=0,86) arasında olduğu belirlenmiştir. CA değerlerinin tahmin edilmesinde CY, GÇ, ÖSG, ASG ve BU değişkenlerinin CA tahmininde etkili olduğu (R2=0,77); BKS değerlerinin tahmin edilmesinde GÇ ve ÖSG değişkenlerinin BKS tahmininde etkili olduğu (R2=0,07) saptanmıştır. Sayısal görüntü analizi yöntemi ile elde edilen açılar ile BKS arasında yapılan korelasyon analizi sonucuna göre en yüksek korelasyonun kalça yumrusu açısı (KYA) ile BKS (r=0,49) arasında olduğu; BKS değerlerinin tahmin edilmesinde kalça yumrusu ön açısı (KYÖA) ve KYA bağımsız değişkenlerinin BKS tahmininde etkili olduğu (R2=0,24) tespit edilmiştir.Klasik yöntem ve sayısal görüntü analizi yöntemi ile elde edilen beden ölçüleri arasında yapılan güvenirlik analizinde CY, SY, ÖSG, ASG, BU ve GÇ için sınıf içi korelasyon katsayısı (SKK) değerleri sırasıyla 0,76, 0,75, 0,89, 0,78, 0,82 ve 0,96 olarak hesaplanmıştır. Ayrıca SKK değerleri canlı ağırlık-klasik yöntem ile canlı ağırlık (CA-KCA) ve canlı ağırlık-sayısal görüntü analizi ile canlı ağırlık (CA-SCA) için yeterli (0,86 ve 0,87), KCA ve SCA için yüksek (0,98), beden kondisyon skoru- klasik yöntem ile beden kondisyon skoru (BKS-KBKS) ve beden kondisyon skoru-sayısal görüntü analizi ile beden kondisyon skoru (BKS-SBKS) için çok düşük (0,11 ve 0,09), KBKS-SBKS için düşük (0,78) olarak tespit edilmiştir.Araştırma sonunda elde edilen bulgulara göre sayısal görüntü analizi yönteminin beden ölçülerini belirleme ve CA tahmini noktalarında güvenle kullanılabilir bir yöntem olduğu ayrıca klasik yöntemin yerine kullanılabileceği sonucuna varılmıştır. Ne var ki söz konusu yöntemin sahada daha pratik olarak kullanılabilmesi adına benzer içerikli ve ayrıntılı çalışmalar yapılmasına gereksinim devam etmektedir. Bu sayede bilimsel açıdan son derece anlamlı ve yararlı sonuçların elde edilmesi mümkün olacaktır.Anahtar Kelimeler: Beden kondisyon skoru, canlı ağırlık, Holştayn, klasik yöntem, sayısal görüntü analizi yöntemi.

Monitoring of body weight and body condition score regularly in livestock farms is very important for both animal health and performance and also the profitability of the enterprise. Research about the investigation of the usability of the digital image analysis method in order to regular measurements is one of the most popular subjects nowadays. For this purpose, in the current study, estimation of body weight (BW) and body condition score (BCS) of animals is examined by using body measurements obtained by the classical method and digital image analysis method. In the study, it was aimed to determine the BW and BCS values of lactating cows under operating conditions by using digital image analysis method, to determine whether this method can be used in place of regular measurements methods.In a recent study, a total of 204 Holstein cows in lactation period were used from a private cattle farm in Aydın. BW and BCS estimations were made by using various body measurements such as heart girth (HG), wither height (WH), hip height (HH), body length (BL), fore hip width (FHW), rear hip width (RHW) of the animals used in the study.Mean BW and BCS obtained by the classical method were 629.10 kg and 3.05; WH, HH, FHW, RHW, BL, and HG values of the body sizes were 148.04, 146.52, 57.31, 21.84, 160.34 and 193.43 cm respectively. According to the results of the correlation analysis between body measurements, the highest correlation was found to be between HH and WH (r = 0.71). In the estimation of BW value, HG, FHW, and BL variables were effective (R2 = 0.76); It was found that HG and FHW variables were effective in estimating BCS values (R2 = 0.08). WH, HH, FHW, RHW, BL and HG values of the body measurements obtained by digital image analysis (program) were 147.88, 146.83, 57.12, 21.84, 160.67 and 193.26 cm, respectively. The highest correlation was found between HH and WH (r = 0.86). In the estimation of BW values, WH, HG, FHW, RHW, and BL variables were effective in BW estimation (R2 = 0.77); In the estimation of BCS values, it was determined that the HG and FHW variables were effective in the estimation of BCS (R2 = 0.07). According to the results of the correlation analysis between the angles obtained by the numerical image analysis method and the BCS, the highest correlation was found between hook angle (HA) and BCS (r = 0.49); In the estimation of BCS values, it was determined that the independent variables hook anterior angle (HAA) and HA were effective in BCS estimation (R2 = 0.24).In the reliability analysis between body measurements obtained by classical and digital image analysis method, intra-class reliability coefficient (ICC) values for WH, HH, FHW, RHW, BL and HG were 0.76, 0.75, 0.89, 0,78, 0.82 and 0.96 respectively. In addition, ICC values are sufficient for body weight - classical body weight (BW - CBW) and body weight - digital image analysis body weight (BW-DBW) (0.86 and 0.87), high for CBW and DBW (0.98), very low for body condition score - classical body condition score (BCS - CBCS) and body condition score - digital image analysis body condition score (BCS - DBCS) (0.11 and 0, 09), was found to be low (0.78) for the CBCS - DBCS.According to the findings of the study, it is concluded that digital image analysis is a reliable method for determining body measurements and BW estimations, besides it can be used instead of classical method. However, there is still a necessity for detailed and similar studies in order to use this method more practically in the field. In this way, it will be possible to obtain very meaningful and useful results in the scientific sense.Keywords: Body condition score, body weight, classical method, digital image analysis method, Holstein.