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ULiège (1)


Resource type

dissertation (1)


Language

French (1)


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2017 (1)

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Dissertation
Utilisation d'une centrale inertielle pour la détection du comportement de broutage de bovins ayant accès à des ligneux en prairie
Authors: --- --- --- --- --- et al.
Year: 2017 Publisher: Liège Université de Liège (ULiège)

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Abstract

Le développement actuel de l'agroforesterie ne se réalise pas uniquement pour les grandes cultures. En Wallonie, les éleveurs bovins en zones herbagères sont de plus en plus concernés par l'implantation et le maintien de haies ou autres ligneux en prairie, notamment via les mesures agro-environnementales mises en place par la politique agricole commune. Diverses études ont montré l'intérêt des ligneux pour les bovins en prairie. La consommation de feuilles ou de branches de ligneux par un ruminant est appelée le comportement de broutage. 
Le premier but de cette étude est de détecter le comportement de broutage à l'aide de la centrale inertielle d'un iPhone 4S utilisée comme capteur. Pour cela un algorithme de détection du pâturage et de la rumination (Andriamandroso et al., 2017b) est utilisé et complété sur le même schéma par ce comportement de broutage. Le second objectif est la détermination de l'emploi du temps de bovins laitiers en présence d'une haie. Le Smartphone est fixé sur le cou de l'animal à l'aide d'un licol. 41 signaux issus de la centrale inertielle et du GPS sont enregistrés à une fréquence de 100 Hz par l'application nommée Sensor Data (SD) de Wavefrontlabs. 
Pour l'élaboration de l'algorithme de détection, 12 vaches équipées d'un capteur ont été contenues à proximité d'une haie. Deux jours d'enregistrement ont eu lieu à Strée sur une haie de charme le 21 et 22/9/2016. Le 29/9, 2 vaches ont été maintenues le long d'une haie d'aubépine. Durant ces 3 jours, les animaux ont été observés à l'aide de caméras. Une partie de ces enregistrements ont constitué, avec les fichiers de calibration de l'algorithme de détection du pâturage, la base de données de calibration. La validation de l'algorithme pour la détection du broutage est réalisée sur base de l'ensemble de ces données. En ce qui concerne la détermination de l'emploi du temps des bovins en prairie, 12 vaches équipées d'un capteur ont été installées en prairie du 16 au 20 mai 2017. 6 vaches avaient accès à une haie et 6 autres vaches qui n'avaient pas accès à la haie pour obtenir 48 h d'enregistrement SD par animal.
Les paramètres retenus pour détecter le comportement de broutage sont la moyenne par seconde de l’accélération suivant le référentiel terrestre X (g) ainsi que les écarts-types par seconde de l'accélération gravitationnelle selon x (g), de la vitesse de rotation selon x (rad/s) et de la vitesse de rotation selon y (rad/s). À ces paramètres de détection sont ajoutés la latitude et longitude pour ne détecter le broutage que lorsque l'animal est situé à proximité de la haie. L'algorithme ainsi élaboré est construit selon un schéma de type booléen. 
La détection du comportement de broutage, validé sur 2 haies avec 12 animaux pour une durée du comportement de broutage de 17058 s d'observations, obtient une sensibilité de 59%, une spécificité de 86,6%, une précision de 66,4% et une exactitude de 81,5%. Pour ce qui concerne l'emploi du temps des bovins en prairie, un groupe de 6 animaux sur 4 jours d'essais a en moyenne, selon l'algorithme de détection du broutage développé dans ce travail, passé 28,8% à pâturer, 16,8% à ruminer, 2,1% à brouter et 52,5% d'autres comportements sur une durée de 24 h.
La détection de ce nouveau comportement ouvre des possibilités de détecter d'autres comportements à l'aide d'une centrale inertielle et d’accroître le niveau de connaissances de la relation entre les bovins et les ligneux en prairie.

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