Comparison of classical and photograph method of body measurements in Holstein cattle

Öz

In this study, the withers height (WH), chest depth (CD), back height (BH), rump height (RH), pin bone height (PBH), rump width (RW), pin bone width (PBW), body length (BL) and trunk length (TL) of Holstein Cattle were measured using Classical Method (CM) and Object Photo Method (OPM). For this purpose, body measurements of 34 Holstein cattle in the different ages (I, II, III and IV age) from the Agricultural Development Cooperative Dairy Cattle Farm located in Nevsehir province were determined using CM and OPM. The present study, it was conducted that OPM could be used instead of CM to determining the body measurements (BH, RH, PBW and PBH) of Holstein, although there are differences between age groups.

Anahtar Kelimeler

• Holstein
• Body Measurements
• Image Processing
• Object Photography Metod

HOLSTEIN SIĞIRLARDA KLASİK ÖLÇÜM METODU VE SABİT NESNE FOTOĞRAF TEKNİĞİ İLE VÜCUT ÖLÇÜLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

Öz

Bu çalışmada, Klasik Ölçüm Metodu (KM) ve Sabit Nesne Fotoğraf Metodu (SNF) kullanılarak Siyah Alaca sığırların vücut ölçülerinden; cidago yüksekliği (CY), göğüs derinliği (GD), sırt yüksekliği (SY), sağrı yüksekliği (SGY), oturak yumru yüksekliği (OYY), sağrı genişliği (SG), oturak yumru genişliği (OYG), vücut uzunluğu (VU) ve gövde uzunluğu (GU) ölçülmüştür. Bu amaçla, Nevşehir İlinde bulunan Tarımsal Kalkınma Kooperatifi Süt Sığırı Mandırasında yetiştirilen farklı yaş guruplarındaki (I, II, III ve IV yaş) 34 baş Siyah Alaca Süt sığırına ilişkin vücut ölçüleri KM ve SNF metodu kullanılarak belirlenmiştir. Araştırmada, yaş gruplarına göre farklılıklar tespit edilmiş olsa da Siyah Alaca Sığırlarda vücut ölçülerinin (özellikle SY, SGY, OYG ve OYY) saptanmasında SNF’nin KM yerine kullanılabileceği belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Holstein
• Süt sığırı
• Vücut ölçüleri
• Görüntü işleme
• Sabit nesne fotoğraf tekniği

Kaynakça

1. Akman N, Tuncel E, Yener M, Kumlu S, Özkütük K, Tüzemen N, Yanar M, Koç A, Şahin O, Kaya ÇY. 2005. Türkiye’de sığır yetiştiriciliği. Türkiye Ziraat Mühendisliği VI. Teknik Kongresi. 3-7 Ocak, Ankara.
2. Bianconi G, Negretti P. 1999. Analisi di immagine evaluazione morfologica lineare. Bianco Nero, 2: 30-32.
3. Burke J, Nuthall P, Mckinnon A. 2004. An analysis of the feasibility of using image processing to estimatethe live weight of sheep. Farm and Horticultural Management Group Applied Management and Computing Division Lincoln University ISSN1174-8796.
4. Core S, Miller S, Kelly M. 2008. Development of the laser remote caliper as a method to estimate surface area and body weight in beef cattle. Studies by Undergraduate Researchers at Guelph, 1: 57-72.
5. Doğaroğlu OK. 2006. Kasaplık sığırlarda canlı ağırlık ve çeşitli vücut ölçülerinin tahmininde görüntü işleme teknolojisi. Yüksek Lisans Tezi. Trakya Üniversitesi, Fen Bilimler Enstitüsü, Edirne.
6. Durban JW, Parsons KM 2006. Laser-metrics of free-ranging killer whales. Marine Mam Sci, 22: 735-743.
7. Düzgüneş O, Kesici T, Gürbüz F. 1993. İstatistik Metotlar. Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları:1291, Ders Kitabı: 369-II. Baskı, s:218.
8. Genç S, Soysal Mİ. 2017. Türkiye siyah alaca sığır populasyonlarında süt ve döl verimi. Tekirdag Zir Fak Derg, 151: 76-85.

9. Kök S. 1991. Keşan, İpsala ve Enez yöresi Boz Step Sığırı yetiştiriciliği üzerine araştırmalar. Yüksek Lisans Tezi. Trakya Üniversitesi, Fen Bilimler Enstitüsü, Edirne.
10. Kuchida K, Hamaya S, Saito Y, Suzuki M, Miyoshi S 1996. Development of a body dimension measurement method for dairy cattle by computer image analysis with video camera. Ann Sci Tech, 67: 878-881.
11. Maroti-Agots A, Bodo I, Javorka L, Gera I 2005. Comparison of body measurements of Hungarian Greyand Maremman cattle breed. World Congress of Italian Beef Cattle Breeds, abst. Gubbio-Italy.
12. Negretti P, Bianconi G, Finzi A 2007. Visual image analysis to estimate morphological and weight measurements in rabbits. World Rabbit Sci, 15: 37-41.
13. Negretti P, Bianconi G, Bartocci S, Terramoccia S, Verna M. 2008. Determination of live weightand body condition score in lactating Mediterranean buffalo by visual image analysis. Liv Sci, 113:1–7.
14. Nilipour AH, Butcher CD. 1997. Data collection is important in poultry integrations. Misset World Poultry, 138: 19-20.
15. Önal AR, Özder M, Sezenler T 2008. Evaluation of different visual image analysis methods to estimate of body measurements in cattle. Identification, breeding, production, health and recording of farm animals. Proceedings of the 36th ICAR Biennial Session held in Niagara Falls, p:215-220, 16-20 June, Niagara-USA.
16. Özder M, Önal AR 2008. Using of laser pointer referance for estimates of body measurements of cattle by visual image. Process, New trends for Innovation in the Mediterranean Animal Production, Abstract. 6-8 November 2008, Corte-France.
17. Özkaya S 2006. Besi sığırlarında sayısal görüntü analizi ile canlı ağırlık ve karkas performansının tahmin edilmesi ve tahmin modelleri ile karşılaştırılması. Yüksek Lisans Tezi. Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Isparta.
18. Polak P, Sakowski T, Blanco R, Huba J, Krupa E, Tomka J, Peskovicova D, Oravcova M, Strapak P. 2007. Use of computer image analysis for in vivo estimates of the carcass quality of bulls. Czech J Anim Sci, 52(12) :430-436.
19. Tözser J, Sutta J, Bedö S. 2000. The evaluation of video pictures for measurements of cattle. Állatteny Takarm, 49: 385–392.
20. Zehender G, Cordella LP, Chianese A, Ferrera L, Del Pozzo A, BaRBERA S, Bosticco A, Negretti P, Bianconi G, Balestra GF, Tonielli R 1996. Image analysis in morphological animal evaluation: a group for the development of new techniques in zoometry. AGRI 20: 71-79.