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Predição do peso corporal e peso de carcaça quente de bovinos Nelore através da utilização de imagens digitais

Processo: 17/20812-0
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado
Vigência (Início): 01 de novembro de 2017
Vigência (Término): 30 de abril de 2018
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Zootecnia - Produção Animal
Pesquisador responsável:Otávio Rodrigues Machado Neto
Beneficiário:Alexandre Cominotte
Supervisor no Exterior: Guilherme Jordao de Magalhaes Rosa
Instituição-sede: Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias (FCAV). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Jaboticabal. Jaboticabal , SP, Brasil
Local de pesquisa : University of Wisconsin-Madison (UW-Madison), Estados Unidos  
Vinculado à bolsa:17/02057-0 - Uso de escores de avaliação visual e de imagens biométricas em bovinos Nelore, BP.MS
Assunto(s):Regressão   Bovinocultura de corte

Resumo

O objetivo deste projeto é avaliar o uso de imagens de bovinos de corte capturadas através de sensores de profundidade de luz infravermelha para estimar o peso corporal e o peso de carcaça quente de animais utilizando análise de regressão linear. O projeto será dividido em 2 fases: a fase 1 conduzida no Brasil e a fase 2 será realizada nos EUA. Foram analisadas 240 imagens dorsais de sessenta bovinos Nelore, que foram obtidas em diferentes períodos: desmame (231 dias de idade), fase de crescimento na estação chuvosa (354 dias de idade), fase inicial de confinamento (591 dias de idade) e fase final ( 711 dias de idade). O peso corporal também foi coletado em cada período e o peso de carcaça quente de cada animal será coletado no final da fase de acabamento. A hipótese é que as imagens dorsais de bovinos de corte podem ser usadas para estimar o peso corporal e o peso da carcaça quente usando regressão linear. As seguintes medidas físicas foram avaliadas utilizando as imagens coletadas: altura dorsal, área do plano dorsal, largura anterior, largura da costela, largura e comprimento posteriores. A fase 2 do projeto será realizada no Departamento de Ciências Animal da Universidade de Wisconsin-Madison, EUA, onde serão desenvolvidas equações de predição de peso através de regressão linear utilizando as medidas realizadas nas imagens dorsais (fase 1). Para avaliar o modelo, um procedimento de validação cruzada será realizado e o software modelo de avaliação (MES), versão 3.1.15 (Texas A & M University, College Station, TX) também será testado. As equações de previsão serão desenvolvidas usando o SAS. A correlação de Pearson será realizada usando o procedimento do CORR em SAS para uma melhor compreensão da relação entre as medidas.

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