Monitoreo de bovinos en confinamiento con ayuda de drones, vigilancia de las condiciones de bienestar y conteo automatizado
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v14i2.47947Palabras clave:
Drone; Monitoreo aéreo; Comportamiento; Salud animal.Resumen
El estudio tuvo como objetivo evaluar el uso de drones (UAS - Unmanned Aerial System) en la vigilancia de bovinos confinados, con conteo automatizado del ganado o de bovinos individuales, centrado en la detección de enfermedades y el monitoreo del bienestar animal. Se realizaron vuelos utilizando un dispositivo aéreo modelo DJI Mini 2, operando a una altura mínima de 5 metros sobre un área de confinamiento de bovinos en una propiedad privada ubicada en el municipio de Balsas, Maranhão. Las observaciones se realizaron durante períodos de 3 horas. La tecnología permitió evaluar a los animales de manera individual y en grupos, monitoreando las áreas de alimentación y verificando los posibles signos clínicos de enfermedades. El vehículo aéreo no tripulado no causó molestias a los bovinos, facilitando la detección de morbilidad y mortalidad, además de reducir la necesidad de mano de obra. La aplicación Count Things from Photos, integrada con el dispositivo, permitió el conteo automatizado de los bovinos, destacándose como una alternativa de innovación tecnológica eficaz y de bajo costo para la vigilancia sanitaria y el bienestar de los bovinos confinados. El uso del vehículo aéreo no tripulado mostró un alto nivel de concordancia con las inspecciones directas y el examen clínico de los animales, además de demostrar su potencial para monitorear el bienestar de los bovinos, desde el lugar de confinamiento hasta el transporte al matadero, colaborando con el proceso de trazabilidad de los animales. La aplicación fue eficaz en el conteo automatizado, ya sea individualmente o en grupos de bovinos confinados.
Citas
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
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 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
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Los autores que publican en esta revista concuerdan con los siguientes términos:
1) Los autores mantienen los derechos de autor y conceden a la revista el derecho de primera publicación, con el trabajo simultáneamente licenciado bajo la Licencia Creative Commons Attribution que permite el compartir el trabajo con reconocimiento de la autoría y publicación inicial en esta revista.
2) Los autores tienen autorización para asumir contratos adicionales por separado, para distribución no exclusiva de la versión del trabajo publicada en esta revista (por ejemplo, publicar en repositorio institucional o como capítulo de libro), con reconocimiento de autoría y publicación inicial en esta revista.
3) Los autores tienen permiso y son estimulados a publicar y distribuir su trabajo en línea (por ejemplo, en repositorios institucionales o en su página personal) a cualquier punto antes o durante el proceso editorial, ya que esto puede generar cambios productivos, así como aumentar el impacto y la cita del trabajo publicado.
