Mise en place d’une méthodologie pour l’analyse de données GPS et accéléromètres afin d’améliorer la gestion du pâturage en élevage de bovins laitiers - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2020

Development of a methodology for the analysis of GPS and accelerometer data in order to improve grazing management of dairy cows in pasture-based systems

Mise en place d’une méthodologie pour l’analyse de données GPS et accéléromètres afin d’améliorer la gestion du pâturage en élevage de bovins laitiers

Résumé

Grasslands have been in decline since the 1970s but they can play a major role in the agroecological transition in view of the many assets they have to offer. However, their enhancement through grazing is difficult to implement and directly affects the expected benefits. In this respect, digital tools are being developed to optimise grazing management in the context of precision livestock farming, a concept based on the digital revolution. However, these tools remain marginal and their added value is generally poorly perceived by farmers. The behaviour and position of dairy cows should be used as a support for the development of these tools as they are potential indicators of the state of the resource on the paddock as well as the health and welfare of the animals. Embedded accelerometer and GPS sensors can automatically provide this information but appropriate analysis techniques are required. This thesis consists of (i) implementing a methodology to automatically collect the main behaviours of dairy cows on pasture using embedded accelerometer sensors and (ii) evaluating the potential of this methodology combined with position data to meet the envisaged applications. The methodological framework is based on raw acceleration processing techniques which have not been explored in the concerned community, associated with a combination of algorithms which uses the complementarity between machine learning methods and probabilistic models. Thus, it provides reliable prediction for a wide range of dairy cow behaviours at grazing. The proof of concept also demonstrates the potential of the methodology, combined with animal position data, to detect comfort disorders related to grazing conditions. This approach should therefore support the development of decision tools for optimising grazing management, thus providing a potential lever in the agroecological transition.
Les prairies, en déclin depuis les années 1970, peuvent jouer un rôle majeur dans la transition agroécologique compte tenu de leurs nombreux atouts. Leur valorisation par le pâturage est néanmoins complexe à mettre en œuvre et conditionne directement les bénéfices attendus. Des outils numériques se développent pour optimiser la gestion du pâturage dans le cadre de l’élevage de précision, un concept qui s’appuie sur la révolution numérique. Ces outils restent cependant marginaux et leur plus-value est généralement mal perçue par les éleveurs. Le comportement et la position des vaches laitières devraient servir de support au développement de ces outils car ils sont des indicateurs potentiels de l’état de la ressource sur la parcelle, de la santé et du bien-être des animaux. Des capteurs accéléromètres et GPS embarqués permettent de remonter automatiquement ces informations à condition de mettre en œuvre des techniques d’analyses adaptées. Ce travail de thèse consiste (i) à mettre en place une méthodologie permettant de remonter automatiquement les principaux comportements des vaches laitières au pâturage à partir de capteurs accéléromètres et (ii) d’évaluer le potentiel de cette méthodologie combinée à des données de position pour répondre aux applications envisagées. Le cadre méthodologique développé s’appuie sur des techniques de traitement du signal non explorées dans la communauté concernée, associées à une combinaison d’algorithmes qui met en jeu la complémentarité entre des méthodes de machine learning et des modèles probabilistes. Il garantit ainsi une prédiction fiable pour un large spectre de comportements des vaches laitières au pâturage. La preuve de concept réalisée témoigne également du potentiel de la méthodologie, combinée à des données de position des animaux, pour détecter des troubles de confort en lien avec les conditions de pâturage. Cette approche pourrait donc servir de support au développement d’outils d’aide à la décision pour l’optimisation de la gestion du pâturage, constituant ainsi un levier potentiel dans la transition agroécologique.
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Dates et versions

tel-02985391 , version 1 (02-11-2020)

Identifiants

  • HAL Id : tel-02985391 , version 1

Citer

Lucile Riaboff. Mise en place d’une méthodologie pour l’analyse de données GPS et accéléromètres afin d’améliorer la gestion du pâturage en élevage de bovins laitiers. Zootechnie. Le Mans Université, 2020. Français. ⟨NNT : 2020LEMA1010⟩. ⟨tel-02985391⟩
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