Monitoramento de bovinos em confinamento com auxílio de drone, vigilância das condições de bem-estar e contagem automatizada

Autores

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v14i2.47947

Palavras-chave:

Drone; Monitoramento aéreo; Comportamento; Saúde animal.

Resumo

O estudo teve como objetivo avaliar o uso de drones (UAS - Unmanned Aerial System) na vigilância de bovinos confinados, com contagem automatizada de rebanho ou de bovinos individual, focando na detecção de enfermidades e no monitoramento do bem-estar animal. Foram realizados voos com uso de dispositivo aéreo modelo DJI Mini 2, operando a uma altura mínima de 5 metros sobre área de confinamento de bovinos em propriedade particular, localizada no município de Balsas, Maranhão. As observações foram realizadas por períodos de 3 horas. A tecnologia permitiu avaliar os animais individualmente e por lotes, monitorando as praças de alimentação e verificando os possíveis sinais clínicos de enfermidades. O veículo aéreo remoto, não causou incômodo aos bovinos, facilitando a detecção de morbidade e mortalidade, além de reduzir a necessidade de mão de obra. O aplicativo Count Things from Photos, integrado ao dispositivo, possibilitou a contagem automatizada dos bovinos, destacando-se como uma alternativa de inovação tecnológica eficaz e de baixo custo para a vigilância sanitária e bem-estar de bovinos em confinamento. O uso de veículo aéreo não tripulado apresentou elevada concordância com inspeções diretas e exame clínico dos animais e também demonstrou potencial para monitorar o bem-estar dos bovinos, desde o local de confinamento até o transporte ao frigorífico, colaborando com o processo de rastreabilidade dos animais e o aplicativo foi eficaz na contagem automatizada individual ou em lotes de animais confinados.

Referências

Alocilla, O., & Monti, G. (2022). Network analysis of cattle movements in Chile: Implications for pathogen spread and control. Preventive Veterinary Medicine, 204, 105644. https://doi.org/10.1016/j.prevetmed.2022.105644

Arruda, M. F., Silva, R. G., & Oliveira, A. P. (2024). Vigilância clínica e espacial de bovinos em leilão com auxílio de drone e contagem automatizada por aplicativo. In Tecnologia e Produção Agropecuária (Cap. 3, pp. 50-144). https://doi.org/10.29327/5343106.1-3

Barcellos, J. O. J. (2016). Apontamentos estratégicos sobre a bovinocultura de corte brasileira. Archivos Latinoamericanos de Producción Animal, 24(3), 173-182.

Barbedo, J., Koenigkan, L., Santos, T., & Santos, P. (2019). A Study on the Detection of Cattle in UAV Images Using Deep Learning. Sensors (Basel, Switzerland), 19. https://doi.org/10.3390/s19245436.

Damiaans, B., Renault, V., Sarrazin, S., Berge, A. C., Pardon, B., Saegerman, C., & Dewulf, J. (2020). A risk-based scoring system to quantify biosecurity in cattle production. Preventive Veterinary Medicine, 179, 104992. https://doi.org/10.1016/j.prevetmed.2020.104992

Harras, Júlia Martins. O impacto da rastreabilidade animal na comercialização da carne bovina. 2023.

Heidmann, Maycon Junior; Do Nascimento, Cristiano Grisi; De Castro, Bruno Gomes. Complexo respiratório bovino no contexto da sanidade animal. Scientific Electronic Archives, v. 14, n. 4, 2021.

Herlin, A., Brunberg, E., Hultgren, J., Högberg, N., Rydberg, A., & Skarin, A. (2021). Animal Welfare Implications of Digital Tools for Monitoring and Management of Cattle and Sheep on Pasture. Animals: an Open Access Journal from MDPI, 11. https://doi.org/10.3390/ani11030829.

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. (2023). Trimestrais da pecuária: Em 2023, abate de bovinos cresce e o de frangos e suínos atinge recordes. Agência de Notícias IBGE. https://www.ibge.gov.br/agencia-de-noticias

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. (2024). Censo Agropecuário,2023. https://www.ibge.gov.br/estatisticas/economicas/agricultura-e-pecuaria/21814-2017-censo-agropecuario.html

Ijaz, M., Batool, A., Babar, M. E., Hayat, Z., & Waheed, U. (2020). Association between meat color of DFD beef and other quality attributes. Meat Science, 161, 107954. https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2019.107954

Khanal, A. R., Gillespie, J. M., MacDonald, J. M., & Mathews, K. H. (2010). Adoption of technology, management practices, and production systems in US milk production. Journal of Dairy Science, 93(6), 6022-6010. https://doi.org/10.3168/jds.2010-3036

Koger, B., Jones, B., Tolkamp, B. J., & Ellwood, S. A. (2023). Quantifying the movement, behaviour and environmental context of group-living animals using drones and computer vision. Journal of Animal Ecology, 92(7), 1357-1371. https://doi.org/10.1111/1365-2656.14023

Mücher, C., Los, S., Franke, G., & Kamphuis, C. (2022). Detection, identification and posture recognition of cattle with satellites, aerial photography and UAVs using deep learning techniques. International Journal of Remote Sensing, 43, 2377 - 2392. https://doi.org/10.1080/01431161.2022.2051634.

Neethirajan, S. (2017). Recent advances in wearable sensors for animal health management. Sensing and Bio-Sensing Research, 15-29. https://doi.org/10.1016/j.sbsr.2017.03.003.

Pereira A. S. et al. (2018). Metodologia da pesquisa científica. UFSM.

Schirdewahn, F., Lentz, H. H. K., Colizza, V., Koher, A., Hövel, P., & Vidondo, B. (2021). Early warning of infectious disease outbreaks on cattle-transport networks. PLoS One, 16(1), e0244999. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0244999

Taylor, E., Fisher, A. D., & McCarthy, M. (2024). Application of a welfare assessment protocol for Australian lot-fed cattle: The effect of time and frequency of assessment. Applied Animal Behaviour Science, 277, 106349. https://doi.org/10.1016/j.applanim.2023.106349

Welfare Quality Network. (2024). Assessment protocols. https://www.welfarequalitynetwork.net/en-us/reports/assessment-protocols

Downloads

Publicado

10/02/2025

Como Citar

ARRUDA, R. C. N. de .; PEDROSA , K. Y. F. .; SANTOS, M. A. G. de F. .; NEGREIROS, M. R. .; TORRES, M. A. O. .; NEGREIROS , I. R. .; LIMA, F. C.; SOARES, J. W. A. . Monitoramento de bovinos em confinamento com auxílio de drone, vigilância das condições de bem-estar e contagem automatizada . Research, Society and Development, [S. l.], v. 14, n. 2, p. e3214247947, 2025. DOI: 10.33448/rsd-v14i2.47947. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/47947. Acesso em: 30 mar. 2025.

Edição

v. 14 n. 2

Seção

Ciências Agrárias e Biológicas

Licença

Copyright (c) 2025 Roberto Carlos Negreiros de Arruda; Karlos Yuri Fernandes Pedrosa ; Marco Antônio Gomes de Freitas Santos; Marianna Rodrigues Negreiros; Mylena Andréa Oliveira Torres; Isabella Rodrigues Negreiros ; Francisco Carneiro Lima; José Wendel Araujo Soares

Creative Commons License
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:

1) Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.

2) Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.

3) Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado.