Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11607/3573
Title: LAKTASYONDAKİ HOLŞTAYN İNEKLERDE CANLI AĞIRLIK VE BEDEN KONDİSYON SKORUNUN SAYISAL GÖRÜNTÜ ANALİZİ YÖNTEMİ İLE BELİRLENEBİLİRLİĞİ
Authors: Bardakçıoğlu, H. Erbay
Kaya, Mehmet
AYDIN ADNAN MENDERES ÜNİVERSİTESİ SAĞLIK BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ZOOTEKNİ (VETERİNER) DOKTORA PROGRAMI
Keywords: Beden kondisyon skoru, canlı ağırlık, Holştayn, klasik yöntem, sayısal görüntü analizi yöntemi
Issue Date: 2019
Publisher: AYDIN ADNAN MENDERES ÜNİVERSİTESİ SAĞLIK BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
Abstract: ÖZET LAKTASYONDAKİ HOLŞTAYN İNEKLERDE CANLI AĞIRLIK VE BEDEN KONDİSYON SKORUNUN SAYISAL GÖRÜNTÜ ANALİZİ YÖNTEMİ İLE BELİRLENEBİLİRLİĞİ KAYA M. Aydın Adnan Menderes Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Zootekni (Veteriner) Doktora Programı, Aydın, 2019. Hayvancılık işletmelerinde hem hayvan sağlığı için hem de elde edilen performansın dolayısıyla da işletme kârlılığının artması için canlı ağırlık (CA) ve beden kondisyon skoru (BKS) takibinin düzenli olarak yapılması son derece önemlidir. Bu kontrollerin hem sürekli ve düzenli olarak yapılması hem de yapılacak ölçümlerin doğru ve objektif olması için sayısal görüntü analizi yönteminin kullanılabilirliğinin araştırılması en güncel konular arasındadır. Bu amaçla çalışmada klasik yöntem ve sayısal görüntü analizi yöntemi ile elde edilen beden ölçümlerinden yararlanılarak hayvanların CA ve BKS tahmini incelenmektedir. Araştırmada, laktasyondaki ineklerin CA ve BKS değerlerini, işletme koşullarında, sayısal görüntü analizi yöntemi ile belirleyebilmek, bu yöntemin subjektif bir yöntem olan BKS ve uygulaması zor olan dijital baskül ile CA belirlenmesinin yerine kullanılıp kullanılamayacağının ve daha güvenilir sonuçlar verip veremeyeceğinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Araştırmada Aydın İli’nde bulunan özel bir sığır işletmesinde yetiştirilen toplam 204 baş laktasyondaki Holştayn ırkı inek kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan hayvanların beden ölçülerinden göğüs çevresi (GÇ), cidago yüksekliği (CY), sağrı yüksekliği (SY), beden uzunluğu (BU), ön sağrı genişliği (ÖSG), arka sağrı genişliği (ASG) seçilerek CA ve BKS tahmini yapılmıştır. Klasik yöntem ile elde edilen ortalama CA ve BKS sırasıyla 629,10 kg ve 3,05; beden ölçülerinden CY, SY, ÖSG, ASG, BU ve GÇ değerleri sırasıyla 148,04, 146,52, 57,31, 21,84, 160,34 ve 193,43 cm olarak bulunmuştur. Beden ölçüleri arasında yapılan korelasyon analizi sonucuna göre en yüksek korelasyonun SY ile CY (r=0,71) arasında olduğu tespit edilmiştir. CA değerinin tahmin edilmesinde GÇ, ÖSG ve BU değişkenlerinin etkili olduğu (R2=0,76); BKS değerlerinin tahmin edilmesinde GÇ ve ASG değişkenlerinin BKS tahmininde etkili olduğu (R2=0,08) görülmüştür. Sayısal görüntü analizi yöntemi (program) ile elde edilen beden ölçülerinden CY, SY, ÖSG, ASG, BU ve GÇ değerleri sırasıyla 147,88, 146,83, 57,12, 21,84, 160,67 ve 193,26 cm olarak bulunmuştur. Beden ölçüleri arasında yapılan korelasyon analizi sonucuna göre en yüksek korelasyonun SY ile CY (r=0,86) arasında olduğu belirlenmiştir. CA değerlerinin tahmin edilmesinde CY, GÇ, ÖSG, ASG ve BU değişkenlerinin CA tahmininde etkili olduğu (R2=0,77); BKS değerlerinin tahmin edilmesinde GÇ ve ÖSG değişkenlerinin BKS tahmininde etkili olduğu (R2=0,07) saptanmıştır. Sayısal görüntü analizi yöntemi ile elde edilen açılar ile BKS arasında yapılan korelasyon analizi sonucuna göre en yüksek korelasyonun kalça yumrusu açısı (KYA) ile BKS (r=0,49) arasında olduğu; BKS değerlerinin tahmin edilmesinde kalça yumrusu ön açısı (KYÖA) ve KYA bağımsız değişkenlerinin BKS tahmininde etkili olduğu (R2=0,24) tespit edilmiştir. Klasik yöntem ve sayısal görüntü analizi yöntemi ile elde edilen beden ölçüleri arasında yapılan güvenirlik analizinde CY, SY, ÖSG, ASG, BU ve GÇ için sınıf içi korelasyon katsayısı (SKK) değerleri sırasıyla 0,76, 0,75, 0,89, 0,78, 0,82 ve 0,96 olarak hesaplanmıştır. Ayrıca SKK değerleri canlı ağırlık-klasik yöntem ile canlı ağırlık (CA-KCA) ve canlı ağırlık-sayısal görüntü analizi ile canlı ağırlık (CA-SCA) için yeterli (0,86 ve 0,87), KCA ve SCA için yüksek (0,98), beden kondisyon skoru- klasik yöntem ile beden kondisyon skoru (BKS-KBKS) ve beden kondisyon skoru-sayısal görüntü analizi ile beden kondisyon skoru (BKS-SBKS) için çok düşük (0,11 ve 0,09), KBKS-SBKS için düşük (0,78) olarak tespit edilmiştir. Araştırma sonunda elde edilen bulgulara göre sayısal görüntü analizi yönteminin beden ölçülerini belirleme ve CA tahmini noktalarında güvenle kullanılabilir bir yöntem olduğu ayrıca klasik yöntemin yerine kullanılabileceği sonucuna varılmıştır. Ne var ki söz konusu yöntemin sahada daha pratik olarak kullanılabilmesi adına benzer içerikli ve ayrıntılı çalışmalar yapılmasına gereksinim devam etmektedir. Bu sayede bilimsel açıdan son derece anlamlı ve yararlı sonuçların elde edilmesi mümkün olacaktır.
URI: http://hdl.handle.net/11607/3573
Appears in Collections:Doktora

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Mehmet KAYA-TEZ_12.07.2019.doc7.91 MBMicrosoft WordView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.