Siyah alaca süt sığırlarında vücut ölçülerinin birbirlerine oranlarının verim özellikleri ile ilişkisi

Abstract

Bu çalışmada, Görüntü işleme Metotları (GİM) kullanarak Siyah Alaca süt sığırlarının vücut ölçülerinin ortaya konması, elde edilen vücut ölçülerinin birbirlerine bölünerek oranlar elde edilmesi ve bu oranların verim özellikleri ile ilişkilerinin ortaya konması amaçlanmıştır. Bu amaçla 198 büyük baş Siyah Alaca süt sığırının Sabit Nesne Video Metodu (SNV) yardımıyla vücut ölçüleri tespit edilmiştir. Tespit edilen vücut ölçüleri birbirlerine bölünerek oranlar elde edilmiş ve bu oranlar ile Günlük Ortalama Süt Verimi (GOSV), Gebelik Başına Tohumlama Sayısı (GBTS), ilkine Tohumlama Ya?ı (?TY) ile ?lkine Buzağılama Yaşı (İBY) arasındaki ilişkileri ortaya konmuştur. Araştırmada, GOSV, GBTS, İTY ve İBY ile vücut ölçülerinden cidago yüksekliği (CY), sırt yüksekliği (SY), sağrı yüksekliği (SGY), oturak yumru yüksekliği (OYY), göğüs derinliği (GD), vücut uzunluğu (VU), gövde uzunluğu (GU), vücut alanı (VA) ve vücut çevresi (VÇ) arasındaki ilişkinin tüm laktasyon guruplarında düşük, negatif yönlü ve istatistik olarak önemli olmadığı gözlenmiştir (p>0.05). Vücut ölçülerinden elde edilen oranlar modele dahil edilerek GOSV, GBTS, ?TY ve ?BY?nin tahmini için oluşturulan çoklu regresyon denklemlerine ilişkin en yüksek Determinasyon Katsayısı (R2) değerlerinin GOSV için CY (0.389 (p<0.01)), GBTS için VA (0.344 (p<0.05)), İTY için VÇ (0.266 (p<0.05)) ve İBY için VÇ ile edilen oranların kullanıldığı çoklu regresyon denklemleri olduğu gözlenmiştir.Süt sığırlarında vücut ölçülerinin belirlenmesinde GİM uygulamalarının Klasik Ölçüm Metotları?na (KM) göre daha pratik olduğu söylenebilir. Siyah Alaca süt sığırlarında GOSV, GBTS, İTY ve İBY gibi süt ve döl verimlerinin tahmini için vücut ölçülerinden elde edilen oranlar kullanılarak oluşturulan regresyon denklemlerinin tahmin gücünün düşük olduğu belirlenmiştir

The aim of this study was determined body measurements of Holstein Cattle by digital image processing methods (DIPM). Then determination of ratios by divide each measurement to other and evaluation of the relationship between this ratios and production traits.By this aim, the body measurements of the 198 heads of Holstein dairy cows determined by Fixed Object Video (FOV) method. The ratios determined by divide each body measurement to other then evaluated relationship between this ratios and daily average milk yield (DAMY), number of insemination for per calving (NIPC), age at first insemination (AFI) and age at first calving (AFC). The relationship between DAMY, NIPC, AFI, AFC and body measurements which were; withers height (WH), back height (BH), rump height (RH), pin bone height (PBH), chest depth (CD), body length (BL), trunk length (TL), body area (BA) and body perimeter (BP) was low, negative and not statistical significantly (p>0.05). The multiple regression equation determined by using all ratios for estimation of DAMY, NIPC, AFI and AFC. The highest R2 calculated for DAMY by WH (0.389 (p<0.01), for NIPC by BA (0.344 (p<0.05)), for AFI by BP (0.266 (p<0.05)) and for AFC by BP (0.249 (p<0.05)) which used in multiple regression equations. It can be say that the using of DIPM is more practical than TM for determination body measurement of milking cows. The estimation power of regression equations which determined for estimation of milk and reproductive production such as DAMY, NIPC, AFI and AFC was low for Holstein cattle breeds milking cows.