Ein System zur automatischen Erfassung der Klauengesundheit von Milchkühen kann durch möglichst frühzeitige präventive und kurative Eingriffe sowohl das Tierwohl steigern als auch ökonomische Verluste minimieren. Ziel war die Entwicklung eines automatischen Systems, dass mittels 3D Sensordaten die Rückenkrümmung einer Kuh erfassen kann und einen entsprechenden Locomotion Score ausgibt. In dieser Studie wurden von August bis Dezember 2016 auf einem Milchviehbetrieb mit Boxenlaufstallhaltung 200 Kühe der Rasse Deutsche Holstein automatisch von einem System nach Verlassen des Melkstandes erfasst. Das System bestand aus zwei RFID-Antennen zur Tiererkennung, einem 3D Sensor zur Lahmheitsbeurteilung und zwei 2D Kameras zur visuellen Bonitur und Validierung. Anhand der 2D Videos wurde nach der Methode von SPRECHER et al. (1997) für 1489 Datensätze ein Locomotion Scores vergeben. Im 2,5D-Tiefenbild wurden zunächst die Hüfthöcker als höchste, äußerste Punkte im Bild identifiziert. Ausgehend von einer Verbindungslinie zwischen den Hüfthöckern, wurde die Wirbelsäule als Polylinie der höchsten Punkte in Richtung Bildanfang ermittelt. Im 3D-Raum wurde dann an die gefundene Rückenlinie ein Kreis approximiert, dessen Radius umgekehrt proportional zur Krümmung des Kuhrückens ist. Der Vergleich der visuell vergebenen und der automatisch gemessenen Scores ergab für das Modell mit fünf Stufen eine Übereinstimmung von 59 % und für das Modell mit drei Stufen 65 %. Die Korrelation nach Spearman (rs = 0,73) zeigte einen deutlichen Zusammenhang zwischen den berechneten und den visuellen Scores. Mit einer Genauigkeit von 82 % wurden 96 % der lahmen Kühe auch als lahm erkannt. Die größte Übereinstimmung wurde für den Locomotion Score 2 erreicht (80 %). In dieser Arbeit wurde ein automatisches System entwickelt, welches durch die Berechnung der Krümmung der Rückenlinie insbesondere beginnende Lahmheiten sehr gut erkennen kann. / A system for automatic detection of lameness in dairy cows can increase animal welfare as well as minimize economic losses through early preventative and curative treatments. The aim of this study was to develop an automatic system that uses 3D sensor data to detect the spine curve of a cow and generate a corresponding locomotion score. In the present study 200 German Holstein cows housed in a free stall barn were recorded via an automatic system after leaving the milking parlour from August to December 2016 on a dairy farm. The system consisted of two RFID-antennas, a 3D depth camera for automatic lameness detection and two standard 2D cameras for visual classification and validation. An amount of 1,489 2D sets of data were locomotion scored according to the method of SPRECHER et al. (1997). Locomotion Score 1 was used to score a healthy cow and Locomotion Score 2 – 5 for lameness with increasing severity. In the analysis five levels (score 1 – 5) as well as three levels (score 1, 2, and ≥ 3) were compared. In the 2.5D depth image the hip joints were identified as the highest, outermost points in the image. Starting from a connection line between the hip joints, the spine was determined as a polyline of the highest points in anterior direction. On the 3D surface, a circle was approximated to the detected back line whose radius is inversely proportional to the curvature of the cow´s back. A comparison of the visually assigned and automatically detected scores showed a 59 % match of the five-level model and 65 % for the three-level model. The Spearman correlation (rs = 0.73) showed a clear correlation between the calculated and the visual scores. With an accuracy of 82 %, 96 % of lame cows were identified as lame. The highest agreement was reached for locomotion Score 2 (80 %). In the present study an automatic system was developed, which can recognize in particular beginning lameness by calculating the curvature of the back.

Die Wasserproduktivität in der Tierhaltung ist von vielen Faktoren abhängig. Die Futterproduktion hat den größten Anteil am Wasserbedarf von tierischen Produkten. Weitere Einflussfaktoren sind die Leistung, die Reproduktion und der Gesundheitsstatus der Tiere, das Management und die Haltungsbedingungen. In dieser Arbeit sollte untersucht werden, wie sich diese Faktoren auf die Wasserproduktivität von Milch und Geflügelfleisch in Nord-Ost-Deutschland auswirken. Zehn unterschiedliche Futtermittel wurden hinsichtlich ihres Wasserbedarfes untersucht. Aus diesen Futtermitteln wurden die Rationen für die Tiere erstellt. Die Milchleistung der Kühe wurde zwischen 4.000 und 12.000 kg Milch pro Kuh und Jahr in 2.000 kg Schritten variiert. Für jedes Leistungsniveau wurden zwölf verschiedene Fütterungsstrategien untersucht, welche auf der Erhöhung einzelner Bestandteile der Ration basieren. Der Wasserbedarf von Leitungswasser im Stall wurde mit 38 Wasserzählern ermittelt. Für die Wasserproduktivität des Geflügelfleisches wurden vier verschieden intensive Mastverfahren untersucht. Die Wasserproduktivität steigt mit steigender Milchleistung der Kühe. Das Maximum wird bei 10.000 kg Milch pro Kuh und Jahr und Rationen mit einem hohem Gras- bzw. Maissilageanteil erreicht. Die Kühe, die im automatischen Melksystem gemolken wurden, nahmen mehr Tränkwasser zu sich, als die Kühe im Fischgrätenmelkstand. Dies ist durch die höhere Milchleistung bedingt. Im automatischen Melksystem wurden im Mittel 28,6 Liter Reinigungswasser pro Kuh und Tag benötigt. Für die Reinigung des Fischgrätenmelkstandes wurden 33,8 Liter pro Kuh und Tag genutzt. Die untersuchten Broilermastverfahren zeigten keine Unterschiede hinsichtlich der Wasserproduktivität. Die intensivere Aufzucht und bessere Futterverwertung wurde durch eine niedrigere Wasserproduktivität des Futters kompensiert. Der Anteil des technischen Wassers macht in der Milchkuh- und Broilerhaltung nur einen kleinen Teil am Gesamtwasserbedarf aus. / Livestock production is the main user of water resources in agricultural production. Water is used in animal production for producing feed, watering the animals, and cleaning and disinfecting barns and equipment. The objective of this dissertation was to quantify the effects of management strategies, such as feeding, intensity of production and the replacement process on the water productivity of milk and poultry meat in Germany. Water productivity in milk and broiler production systems was calculated based on the methodology of Prochnow et al. (2012). Own measurements of the drinking and cleaning water demand in milk production were conducted in a dairy cow barn. The study was based on site conditions of North-East Germany with common variations in farm operations. The feed production is the main contributor to water input in dairy and poultry production. The water productivity of milk increased with an increasing milk yield. The most beneficial conditions related to water productivity in dairy farming were found to be with a milk yield of approximately 10,000 kg fat corrected milk and a grass silage and maize silage based feeding. The total technical water use in the barn makes only a minor contribution to water use. Former regression functions of the drinking water intake of the cows were reviewed and a new regression function based on the ambient temperature and the milk yield was developed. In broiler production the intensification of the fattening systems did not increase water productivity. An increase of water productivity in animal production can be achieved with various management strategies with their specific influence on the production process. The feed management should be a focus of the strategies.