L'imagerie 3D pour la modélisation complète de bovins laitiers: vers de nouvelles données morphologiques disponibles à haut débit (surface, volume, poids vif) - Institut Agro Rennes-Angers Accéder directement au contenu
Poster De Conférence Année : 2019

L'imagerie 3D pour la modélisation complète de bovins laitiers: vers de nouvelles données morphologiques disponibles à haut débit (surface, volume, poids vif)

Résumé

Les suivis de variation de poids, d'état d'engraissement et/ou de morphologie peuvent contribuer à un meilleur pilotage de l'élevage des animaux laitiers. Cependant, en raison des difficultés de mise en oeuvre, ces suivis sont peu réalisés en élevage. Les technologies basées sur l'imagerie en trois dimensions (3D) peuvent être une solution intéressante. A cet effet, un dispositif d'acquisition de formes en 3D (Morpho3D) a été mis au point dans le cadre des projets CAS DAR Morpho3D et ANR APIS-GENE DEFFILAIT, avec l'appui au départ d'un crédit incitatif du département PHASE. Pour évaluer les performances de cet outil et commencer à interpréter les premières mesures, différents essais ont été réalisés: 1. Des mesures manuelles de morphologie sur 30 vaches ont été comparées à celles acquises à partir du dispositif Morpho3D. Les corrélations entre les mesures manuelles et Morpho3D variaient de 0,62 à 0,89 suivant le type de mesure. Le système Morpho3D a permis de réaliser des mesures avec un coefficient de variation (CV) de répétabilité allant de 0,26 à 9,81% et de reproductibilité allant de 0,94 à 7,34 %. Ces valeurs sont proches de celles obtenues avec des mesures manuelles (respectivement de 0,09 à 9,81 et 0,42 à 4,46) La répétabilité permet de qualifier l'erreur réalisée à chaque mesure liée au pointage sur les images 3D. La reproductibilité permet de qualifier l'erreur réalisée à chaque mesure, liée au système d'acquisition 2. Les mesures de volume et de surface réalisées sur une forme inerte cylindrique sont très précises, avec des coefficients de variation inférieurs à 0,72%. Les volumes et surfaces moyens obtenus chez les vaches pesant de 539 à 871 kg sont de 0,76 m3 (± 0,07) et 5,53 m2 (± 0,39). Les variables morphologiques et les volumes et surfaces ont été utilisés pour prédire le poids vif des vaches. Ces modèles décrivaient entre 82 et 93% de la variabilité observée des indicateurs à prédire et ont permis de prédire le poids vif avec une erreur de l'ordre de 3% (20-25 kg) avec le volume comme seule variable et 4% (29 kg) avec la surface comme seule variable. 3. Un suivi de croissance de 16 vaches a été réalisé au cours d'une lactation par le suivi du poids vif quotidien et des mesures corporelles mensuelles par imagerie 3D. L'évolution des indicateurs morphologiques reflète une croissance continue sur au moins 3 lactations, avec une croissance plus importante pour les primipares. Le volume pris entre les pointes des épaules et le postérieur est un bon prédicteur du poids vif (R2 = 0,92), avec une erreur de prédiction de 25,8 kg. Cette erreur est réduite à 13,7 kg si la prédiction est faite intra-vache. Cette amélioration peut traduire des évolutions différentes des densités corporelles, qu'il reste à mieux appréhender. L'imagerie 3D permet de revisiter le phénotypage de la morphologie avec des mesures précises et présente déjà un intérêt pour la recherche. Les futurs développements qui pourraient découler de l'interprétation de ces phénotypes morphologiques sont susceptibles d'apporter de nouvelles solutions pour l'élevage, comme la pesée sans contention, l'estimation des valeurs bouchères, la détection de problèmes de postures ou encore les capacités digestives des animaux.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-02420443 , version 1 (19-12-2019)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02420443 , version 1
  • PRODINRA : 490796

Citer

Yannick Le Cozler, C. Allain, Anaïs Caillot, L. Depuille, Caroline Xavier, et al.. L'imagerie 3D pour la modélisation complète de bovins laitiers: vers de nouvelles données morphologiques disponibles à haut débit (surface, volume, poids vif). Défis scientifiques Phase, Nov 2019, Rennes, France. 2019, Recueil des résumés. ⟨hal-02420443⟩
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