Das Montanhas de Minas ao Oceano: Os Caminhos da Ciência para um Futuro Sustentável
20 a 25 de outubro de 2025
Trabalho 20980
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Agrárias |
| Área temática | Dimensões Sociais: ODS2 |
| Setor | Departamento de Zootecnia |
| Bolsa | FAPEMIG |
| Conclusão de bolsa | Não |
| Apoio financeiro | FAPEMIG |
| Primeiro autor | Tamara Ferreira |
| Orientador | ERICA BEATRIZ SCHULTZ |
| Outros membros | Ayres Gustavo Dias Nogueira, Daniela Silvéria de Lana, Edvania Neres Lino, Lucas Eduardo Gonçalves Vilaça |
| Título | Predição da temperatura corporal de cabras leiteiras adultas por meio de temperatura de superfície obtida por imagem |
| Resumo | Monitorar a temperatura animal é essencial para preservar o bem-estar e evitar quedas na produtividade, uma vez que a temperatura interna indica a condição fisiológica do animal, sinalizando doenças e estresse térmico. Medir a temperatura retal é o método convencional utilizado, entretanto possui limitações como risco de contaminação cruzada, indução de estresse e demanda de mão de obra para contenção animal. Como alternativa a termografia se destaca, pois utiliza câmeras infravermelhas capazes de capturar a temperatura da superfície corporal com base na emissão de calor, uma abordagem prática, precisa e menos invasiva. Considerando a técnica das imagens termográficas, objetivou-se a predizer a temperatura corporal de cabras leiteiras adultas a partir da termografia. Foram utilizadas 53 cabras. A temperatura retal de todos os animais foi aferida com um termômetro digital higienizado entre cada uso, no mesmo local destinado à captação das imagens. Para a obtenção das imagens infravermelhas, utilizou-se uma câmera termográfica (FLIR C5), com contenção manual dos animais e posicionamento da câmera a uma distância de 1 metro dos indivíduos. Após o download das imagens para o computador, foram definidos parâmetros específicos para a análise: local de avaliação, filtro e escala da imagem. O software FLIR Tools foi utilizado para extrair a temperatura média das regiões do globo ocular, subescapular, dorsal, frontal e área subocular, com a faixa de temperatura ajustada entre 36 °C e 42 °C. Para análise de dados foi realizada uma regressão linear simples, seguida do modelo de machine learning. A regressão linear simples foi utilizada para gerar equações que predizem a temperatura retal a partir das temperaturas do globo ocular, subescapular, dorsal, frontal e área subocular. Os coeficientes de determinação foram, respectivamente, 0.0147; 0.0886; 0.0862; 0.008; 0.1395. Enquanto os erros foram, respectivamente, MAPE: 8.57, 8.26, 8.31, 7.5, 7.65; MAE: 0.3363, 0.3241, 0.3262, 0.3188, 0.300; RMSE: 0.4189, 0.4029, 0.4034, 0.4059, 0.3915. Houve baixa precisão e acurácia nos resultados obtidos por meio da regressão. Considerando o modo de avaliação escolhido, o melhor local para predizer a temperatura retal em cabras leiteiras adultas é a área subocular, possuindo maior R² e menor erro. Utilizando o modelo machine learning houve melhora na predição, o R² foi de 0.3883, e os erros MAPE, MAE e RMSE foram, respectivamente, 6.4; 0.2513; 0.3300. O modelo de árvore de decisão seleciona as variáveis de interesse e atribui importância a elas, para cabras leiteiras adultas os locais avaliados foram dorsal, subocular e frontal, e suas relevâncias foram de 44.28, 29.77, e 25.94, respectivamente. O modelo machine learning é melhor, se comparado com a regressão linear simples, para predizer a temperatura retal quando utiliza as temperaturas superficiais dorsal, subocular e frontal de cabras leiteiras adultas. |
| Palavras-chave | termografia, câmera, cabras |
| Forma de apresentação..... | Painel |
| Link para apresentação | Painel |
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