Rindertracking – Entwicklung eines Tiermonitoringsystems für Milchkühe mit Weidegang

Störungen der Tiergesundheit führen bei Milchkühen zu Veränderungen im Verhalten. Diese Verhaltens­änderungen treten meist schon einige Tage vor dem Sichtbarwerden klinischer Symptome auf. Auch die Brunst resultiert in einer Verhaltens­änderung. Durch eine automatische Erfassung des Tierverhaltens mit Hilfe eines Monitoringsystems können die Brunst und Störungen der Tiergesundheit zuverlässig bzw. frühzeitig erkannt werden. Ziel des Projekts Rindertracking ist es, in Zusammenarbeit mit der Firma Blaupunkt Telematics GmbH ein Monitoringsystem für die Brunsterkennung und die Gesundheits­überwachung bei Milchkühen zu entwickeln. Im Gegensatz zu den bereits auf dem Markt erhältlichen Systemen soll das Monitoringsystem auch bei Tieren mit Weidegang einsetzbar sein.

Zu Projektbeginn wurden zunächst umfangreiche Tier­direktbeobachtungen sowohl im Stall als auch auf der Weide durchgeführt. Diese Verhaltensdaten wurden im Anschluss den Sensordaten des Monitoringsystems (Beschleunigungssensor, Magnetometer, GPS-Empfänger) zugeordnet. Hierbei wurde zunächst das Normalverhalten der Tiere erfasst, um einen "Golden Standard" für die Entwicklung von Klassifizierungs­algorithmen zur automatischen Erkennung der verschiedenen Verhaltensweisen (Grasen/Fressen, Gehen, Stehen, Liegen) durch das Monitoringsystem zu generieren.
Parallel zu den Verhaltens­­beobachtungen wurden verschiedene Faktoren erfasst, die das Verhalten der Tiere – insbesondere auf der Weide – beeinflussen könnten. So wurden zum Beispiel mit einer Wetterstation Daten zu Lufttemperatur, Luftfeuchte, Globalstrahlung, Niederschlag und Wind­geschwindigkeit gesammelt und über Weidekörbe der Grasaufwuchs auf der Weide bestimmt. Die Einflussfaktoren wurden auf ihre Relevanz geprüft und gegebenen­falls bei der Entwicklung der Klassifizierungs­algorithmen berücksichtigt.
Im weiteren Verlauf des Projekts wurde nun gezielt das Verhalten brünstiger sowie hitzegestresster Tiere erfasst. Die dadurch bedingten Verhaltens­änderungen sollen mit Hilfe dafür passender Klassifizierungs­algorithmen durch das Monitoringsystem zuverlässig erkannt werden.

Von der Wetterstation erfasste durchschnittliche Lufttemperatur und der aus Luftfeuchte nach Thom (1959) berechnete Temperature-Humidity-Index (THI) an den vier Beobachtungstagen (d):
Bei einem THI < 68 spricht man von keinem (grün), bei einem THI > 68 von mildem (gelb) und bei einem THI von > 71 von mäßigem Hitzestress (orange).

Eine Auswertung der bisher gewonnen Daten zum Tierverhalten zeigt, dass sich die Dauer der Haupt­verhaltensweisen an den verschiedenen Beobachtungs­tagen unterscheidet:

In der Grafik wird deutlich, dass die Dauer der Verhaltensweise Liegen an Tag 4 mit 0,58 h deutlich geringer ist als an den Tagen 1 bis 3 mit durchschnittlich 1,14 h. An den Tagen 1 und 2 haben die Tiere mit durchschnittlich 1,24 h mehr wiedergekaut als an den Tagen 3 und 4 mit durchschnittlich 0,94 h. Während an Tag 4 nur 67 % der Verhaltensweise Wiederkauen im Liegen gezeigt wurde, waren es an den übrigen Tagen 95–98 %.
Die Ergebnisse zeigen, dass sich je nach THI die Dauer einzelner Verhaltensweisen ändert. Dieser Einflussfaktor sollte daher bei der Entwicklung der Klassifizierungs­modelle berücksichtigt werden.

Im Rahmen des Projekts wurden verlässliche Modelle für die automatisierte Erkennung des Liege-, Grase- und Wiederkau­verhaltens bei Milchkühen im Stall und auf der Weide entwickelt. Die weiterhin untersuchten physiologischen Reaktionen von Fleckviehkühen auf der Weide auf zunehmende Temperaturen und die damit verbundene Verhaltensänderungen lieferten Informationen, die für die automatisierte Erkennung einer Hitzebelastung mit einem Monitoringsystem genutzt werden können.