Kennzeichnung von Schafen und Ziegen
Für Schafe und Ziegen ist eine individuelle Kennzeichnung mittels Ohrmarken vorgeschrieben. Da in etwa 10 Prozent der Fälle Ohrmarken verloren gehen, wäre eine zusätzliche Identifizierungsmöglichkeit für diese Tiergruppe wünschenswert. Zur ergänzenden Kennzeichnung bieten sich elektronische Ohrmarken an, die allerdings ebenfalls verloren gehen können. Boli und Injektate können bei der Schlachtung Schwierigkeiten machen. Von den biometrischen Methoden ist das DNS-Profiling aufwändig und teuer und beim Iris-Scanning kann sich durch Krankheiten die Iris verändern.
Im Fachbereich Tierische Erzeugung der Sächsischen Landesanstalt für Landwirtschaft wurde die biometrische Methode „Netzhaut-Imaging für Schafe und Ziegen“ getestet. Das Verfahren wurde in Amerika entwickelt . Die Netzhaut ist ein bereits ab der Geburt stabiler biologischer Marker und selbst bei Klonen unterschiedlich. Mit einer Videokamera wird die Netzhaut (Retina) durch die Pupille des Tieres aufgenommen. Das Gefäßmuster der Retina kann dann als Identifizierungsmerkmal dienen. Da beide Augen eines Tieres unterschiedliche Muster aufweisen, sollten bei der Erstaufnahme beide Augen erfasst werden.
Mit einem integrierten GPS-Empfänger werden gleichzeitig Datum, Uhrzeit und der Aufenthaltsort des Tieres angezeigt. Zeitgleich mit der Retina wird auch die Ohrmarke fotografiert. Die Daten werden verschlüsselt in einer Datenbank abgelegt, der Datensatz kann während des Tierlebens um weitere Tier- oder Managementdaten ergänzt werden. Der komplette Lebensweg eines Tieres kann so verfolgt werden.
Das System ist für die Wiederkäuernetzhaut entwickelt worden, für Schafe und Ziegen liegen bisher jedoch noch wenige Erfahrungen vor. Zur Prüfung der Reidentifikationsrate wurden von 30 Schafen und 30 Ziegen beidseitig Netzhautbilder erstellt und mit den Aufnahmen einer 1. und 2. Folgeerfassung verglichen. Die Auswertung wies für Schafe und Ziegen für die linke Retina höhere Übereinstimmung mit der Erstaufnahme auf als für die rechte. Insgesamt wurden rund 88 Prozent der Tiere einwandfrei wieder erkannt. Eine Fehlerquote von 12 Prozent wurde jedoch als zu hoch gewertet. Das System sollte deshalb weiterentwickelt werden, um in der Praxis einfacher eingesetzt werden zu können. Wichtig für die notwendige hohe Qualität der Bilder sind nicht zu helle Lichtverhältnisse, eine gute Fixierung der Tiere und der geübte Umgang mit der Technik. Pro Tier wurden jeweils mindestens zwei Personen benötigt (Fixierung und Aufnahme) und je Bild 2 bis 3 Minuten.
Media Contact
Weitere Informationen:
http://www.aid.deAlle Nachrichten aus der Kategorie: Agrar- Forstwissenschaften
Weltweite, wissenschaftliche Einrichtungen forschen intensiv für eine zukunftsfähige Land- und Forstwirtschaft.
Der innovations-report bietet Ihnen hierzu interessante Berichte und Artikel, unter anderem zu den Themen: Bioenergie, Treibhausgasreduktion, Renaturierung und Landnutzungswandel, Tropenwälder, Klimaschäden, Waldsterben, Ernährungssicherung, neue Züchtungstechnologien und Anbausysteme, Bioökonomie, Wasserressourcen und Wasserwiederverwendung, Artenvielfalt, Pflanzenschutz, Herbizide und Pflanzenschädlinge, digitale Land- und Forstwirtschaft, Gentechnik, tiergerechte Haltungssysteme und ressourcenschonende Landwirtschaft.
Neueste Beiträge
Einzellige Helden: Die Kraft der Foraminiferen im Kampf gegen Phosphatverschmutzung der Ozeane
Sogenannte Foraminiferen sind in allen Weltmeeren zu finden. Nun hat eine internationale Studie unter der Leitung der Universität Hamburg gezeigt, dass die Mikroorganismen, von denen die meisten Schalen tragen, Phosphat…
Menschen vs Maschinen – Wer ist besser in der Spracherkennung?
Sind Menschen oder Maschinen besser in der Spracherkennung? Eine neue Studie zeigt, dass aktuelle automatische Spracherkennungssysteme (ASR) unter lauten Bedingungen eine bemerkenswerte Genauigkeit erreichen und manchmal sogar die menschliche Leistung…
Nicht in der Übersetzung verloren: KI erhöht Genauigkeit der Gebärdenspracherkennung
Zusätzliche Daten können helfen, subtile Gesten, Handpositionen und Gesichtsausdrücke zu unterscheiden Die Komplexität der Gebärdensprachen Gebärdensprachen wurden von Nationen weltweit entwickelt, um dem lokalen Kommunikationsstil zu entsprechen, und jede Sprache…