Entwicklung eines Online-Messverfahrens zur Bestimmung des Bodenbedeckungsgrades bei der Stoppelbearbeitung zu Mulchsaatverfahren

Die vorliegende Arbeit ist Teil eines Verbund-Forschungsprojektes mit dem Ziel, eine Präzisions-Bodenbearbeitung in Abhängigkeit von verschiedenen Bodenparametern sowie dem Bodenbedeckungsgrad zu realisieren. Ziel dieses Teilprojektes war die Bereitstellung einer Online-Messung des Bedeckungsgrades, um die Bearbeitungsintensität während der Feldüberfahrt regeln zu können: Ein Kamerasensor vorne am Schlepper ermittelt die Bodenbedeckung und ein Tiefen-Sollwert wird an das Regelsystem eines Gerätes zur teilfächenspezifischen Bodenbearbeitung ausgegeben. Da unter Feldbedingungen Methoden zur Bedeckungsgradmessung nur relativ zueinander verglichen werden können, wurde zunächst ein Laborvergleich mit wohldefinierten Bodenbedeckungen durchgeführt, um die prinzipiellen Stärken und Schwächen von Bildanalyse sowie zwei visuellen Methoden (Gitterraster-Methode und „Meterstick-Methode“) zu ermitteln: • Eine visuelle Methode, die auf einer begrenzten Anzahl von einfachen Stichprobenbeobachtungen beruht (Gitter), überschätzte den Bedeckungsgrad systematisch, wobei dieser Effekt unter Feldbedingungen vermutlich klein gegenüber der bekannten Schwankungsbreite zwischen Messungen verschiedener Beobachter ist. • Eine visuelle Methode, die auch Größe und Orientierung des Strohs berücksichtigt (Meterstick), lieferte präzise mittlere Messwerte. Diese Methode war die mit Abstand arbeitsaufwändigste. • Nach einer einfachen Korrektur des Abbildungsfehlers des Kameraobjektivs war auch die Bildverarbeitungs-Methode in der Lage, die bekannten tatsächlichen Bedeckungsgrade exakt darzustellen, bei gleichzeitig der geringsten Schwankungsbreite der Messwerte. Die Online-Messung der Bodenbedeckung durch Ernterückstände ist bisher jedoch ungelöst. Obwohl in früheren Untersuchungen Texturmerkmale oder Farbunterschiede erfolgreich genutzt wurden, um den Bedeckungsgrad zu bestimmen, wird eine Bedienperson zur interaktiven Festlegung bestimmter Parameter benötigt. Um den Prototypen eines onlinefähigen Kamerasensors zu entwickeln, wurden geeignete Ausrüstung und Bedingungen zur Bildaufnahme untersucht und verschiedene Auswertealgorithmen mit Hilfe einer wissenschaftlichen Bildanalysesoftware geschrieben und getestet: • Da im Nahinfraroten zwischen ca. 800 und 1400 nm der größte Intensitäts-Kontrast zwischen Stroh und Boden besteht wurde zur Bildaufnahme eine Schwarz-Weiss-CCD-Kamera mit aufgesetztem Infrarotfilter gewählt. Eine Diffusor-Box sorgte für homogene Beleuchtungsbedingungen. • Zwei auf Kantendetektion und automatischer Schwellwertsetzung basierende Versionen („A“ und „B“) eines „klassischen“ Segmentierungsalgorithmus wurden geschrieben. Durch einen iterativen Ansatz konnten geeignete Thresholding-Verfahren abhängig von der Größenordnung der Bodenbedeckung verwendet werden. Die zur Online-Regelung der Bearbeitungstiefe nötige Beschränkung der Prozesslaufzeit auf ca. 1000 ms/Bild konnte eingehalten werden. • Eine alternative automatisierbare Kontrollmethode wurde entwickelt, welche Merkmale der Grauwerthistogramme der Stroh/Boden-Bilder auswertet (Algorithmus „C“). Dieser Ansatz ist nochmals deutlich schneller als eine Bildsegmentierung (ca. 5 – 10 Bilder/s). • Der Sensor wurde an einem Quad montiert und die Bodenbedeckung auf drei Testfeldern untersucht. Zwischen den Messergebnissen eines Algorithmus vom Typ A/B und dem Ansatz C wurde eine Pearson-Korrelation von 0,967 für die Messwertegesamtheit gefunden. • Auf Versuchsparzellen mit definiert aufgebrachten Strohmengen (ein weiteres Teil-projekt) wurden an GPS-referenzierten Punkten Bilder mit dem Sensor aufgenommen und Referenzmessungen mit der visuellen Gitterraster-Methode durchgeführt. Zwischen der Bildverarbeitung (A, B) und dem Gitter ergaben sich befriedigende Pearson-Korrelationen im Bereich von 0,7 – 0,8. Allerdings waren für hohe Bedeckungen die Ergebnisse des Sensors meist signifikant niedrigere als der Mittelwert von drei das Gitter auszählenden Personen. Eine Kontrolle mit Ansatz C ergab, dass die Histogramm-Merkmale der einzelnen Bilder deutlich besser mit den per Bildverarbeitung ermittelten Bedeckungsgraden korrelierten als mit den Gittermessungen. – Insgesamt erwies sich die schnelle Bildverarbeitung als geeignet für den Einsatz als neue Referenzmethode zur Messung der Bodenbedeckung durch Ernterückstände. • Da der Aufbau des Sensors ohne die Diffusor-Box praxisgerechter ist, besteht weiterer Forschungsbedarf in Bezug auf die dann auftretenden Probleme durch stark wechselnde Beleuchtung und Schattenwurf. • In einem letzten Schritt wurde der Kamerasensor erfolgreich in ein bereits entwickeltes System zur teilflächenspezifischen Bodenbearbeitung an der Universität Kiel integriert. Eine Regelung der Arbeitstiefe durch den Kamerasensor war problemlos möglich, allerdings gilt es noch belastbare Kriterien für die Vorgabe von Tiefen-Sollwerten in Abhängigkeit vom Bedeckungsgrad zu entwickeln.

Einfluss der Mensch-Tier-Beziehung auf die Eutergesundheit von Milchkühen

In der vorliegenden Arbeit wurde der Einfluss der Mensch-Tier-Beziehung sowie verschiedener Managementmaßnahmen auf die Eutergesundheit der Milchviehherden von 46 Schweizer Betrieben, die am Bestandsbetreuungsprogramm mit Schwerpunkt Eutergesundheit „pro-Q“ teilnahmen, untersucht. Für die Charakterisierung der Mensch-Tier-Beziehung wurden Melkereinstellungen mittels Fragebögen, Melker- und Kuhverhalten beim Melken und die Ausweichdistanz der Kühe im Laufstall erfasst. Die Darstellung der Eutergesundheit erfolgte anhand der Milchleistungsprüfungsergebnisse der Betriebe über ein Jahr als durchschnittlicher Somatic Cell Score (SCS) und als Neuinfektionsrate. Zudem wurde über zytobakteriologische Analysen von Viertelgemelksproben aller laktierenden Kühe der Herden zeitnah am Untersuchungstag der Mensch-Tier-Beziehungserfassung der Herdenanteil zellzahlerhöhter Viertel (>100.000 Zellen /ml), der Anteil Mastitisviertel (>100.000 Zellen /ml und bakteriologisch positiv), und der Anteil Viertel mit Staphylococcus aureus-Befund errechnet. Hinsichtlich des Managements wurden 35 Faktoren, generiert aus Fragebögen und Stall- und Melkarbeitsbewertungen, in die Auswertungen einbezogen. Nach einer univariablen Vorauswahl von Faktoren wurden multivariate Regressionsmodelle und ein Multilevel-Regressionsmodell zu Analysen der Einflüsse auf die Ausweichdistanz und die fünf Eutergesundheitsvariablen berechnet. Als signifikant mit einer geringeren Ausweichdistanz der Kühe assoziierte Faktoren zeigten sich (1) die positive Einstellung der Melker zur Bedeutung des Kontaktes zum Tier, (2) die Bedingung, dass alle Melker alle Kühe kannten, (3) die Selektion auf Umgänglichkeit als Zuchtstrategie, (4) eine großzügige Dimensionierung der Liegefläche und (5) eine längere allgemeine Kontaktzeit zum Tier innerhalb der Arbeitsroutine. Einflüsse auf die Eutergesundheitsvariablen zeigten verschiedene Kombinationen von Faktoren: Unter den Mensch-Tier-Beziehungsvariablen stellte sich der Anteil positiver Interaktionen des Melkers mit den Kühen beim Melken als häufigster Prädiktor für eine bessere Eutergesundheit (SCS sowie Anteil zellzahlerhöhter und Mastitisviertel) heraus. Zudem zeigte eine geringere Ausweichdistanz signifikante Zusammenhänge mit einem geringeren Anteil zellzahlerhöhter Viertel, aber auch, entgegen der Arbeitshypothese, mit einem höheren Anteil Viertel mit Staphylococcus aureus-Befund. Ausschlagen der Kühe im Melkstand trat signifikant häufiger in Betrieben mit einer höheren Neuinfektionsrate auf. Eine längere Kontaktzeit pro Tier und Tag in der Arbeitsroutine war mit einem geringeren Anteil von Vierteln mit Staphylococcus aureus-Befund verbunden. Darüber hinaus zeigten sich folgende Tier- und Managementfaktoren als signifikante Risikofaktoren für die Eutergesundheit: (1) Rasse, insbesondere Holstein, für SCS, Neuinfektionsrate und Anteil Mastitisviertel, (2) Alter der Kühe anhand der Laktationsnummern für SCS und Anteil Mastitisviertel, (3) Anzahl Neuinfektionen einer Kuh für den SCS, (4) Luftsaugen beim Melkzeug-Anhängen und (5) eine fehlende Separierung kranker Kühe für die Neuinfektionsrate, (6) eine großzügig dimensionierte Liegefläche für den Anteil Mastitisviertel, (7) das aktive Treiben trächtiger Rinder durch den Melkstand zur Gewöhnung und (8) die Verwendung von demselben Euterreinigungsmaterial für mehrere Kühe für den Anteil Viertel mit Staphylococcus aureus-Befund. Die Mensch-Tier-Beziehung ist somit relevant für die Eutergesundheit, insbesondere für die Höhe der Zellzahlen, während das Risiko für Neuinfektionen, die zu Euterentzündungen führen, vornehmlich durch Managementfaktoren beeinflusst wird. Folglich wäre es sinnvoll, den Themenkomplex der Mensch-Tier-Beziehung zukünftig vermehrt in die Beratung von Bestandesbetreuungsprogrammen einzubeziehen.