Pasture Farming 4.0

Mit steigenden Tierzahlen auf Milchviehbetrieben wächst der Bedarf an effizienten Managementstrategien. Präzisionstechnologien gelten als vielversprechendes Mittel zur Verbesserung von Tierwohl und Nachhaltigkeit insbesondere in der Weidehaltung, die das Ausleben natürlichen Verhaltens fördert und ökologische Prinzipien unterstützt. Diese Dissertation untersucht, wie sensorbasierte Verhaltensindikatoren zur Optimierung des Weidemanagements beitragen können und ob Weidehaltung Kühe in kritischen Lebensphasen entlasten kann. In einem Weideversuch wurde geprüft, ob das Verhalten von Kühen als Indikator für eine abnehmende Grashöhe auf der Weide genutzt werden kann. Dazu wurden Verhaltensdaten mittels Beschleunigungssensoren erfasst und unter Berücksichtigung von Grashöhe, Tageszeit und Wetter analysiert. Die Ergebnisse zeigten komplexe Zusammenhänge aller Variablen, sodass eindeutige Rückschlüsse auf die Futterverfügbarkeit nicht möglich waren. Zukünftige Systeme sollten daher einen multidimensionalen Ansatz verfolgen und weitere mögliche Einflussfaktoren berücksichtigen. In einem Trockenstellversuch wurde untersucht, ob Weidehaltung nach dem abrupten Unterlassen des Melkens als Entlastung für die Kühe dienen kann. Alle Kühe zeigten erhöhte Cortisol-Metabolite nach dem Trockenstellen. Kühe auf der Weide hatten mehr Liegephasen als die Kühe im Stall, was auf eine entlastende Wirkung hinweist. Die eingesetzten Sensoren erwiesen sich in der Weidehaltung als nur bedingt praxistauglich. Zukünftige Systeme sollten robuster, tiergerechter und anwenderfreundlicher sein. Kürzere Auswertungsintervalle, valide Schwellenwerte und maschinelles Lernen könnten Entscheidungsunterstützungssysteme verbessern. Insgesamt zeigt die Arbeit das Potenzial von Präzisionstechnologien, das Tierwohl zu steigern, die Betriebsführung zu optimieren und nachhaltige Milchproduktion zu fördern, unter der Voraussetzung zusätzlicher interdisziplinärer Forschung und technischer Weiterentwicklung.