ABSTRACT
ABSTRACT: Knowledge about the net lactation energy (NLE) contained in the dry matter of grasses is necessary to make decisions about forage and the balance of diets for grazing cattle. Its determination is made in laboratories using wet or dry chemistry methods, which are costly, delayed, and sometimes present sampling- or process-related reliability problems. An algorithm, which analyzes the red-green-blue (RGB) images of grasses taken by drone, has been developed as a technological alternative. This has allowed us estimating the NLE level, reducing costs, and changing the sampling system and analysis method. The objective of the present study was to compare the milk production, which was calculated from the NLE and estimated using the algorithm for analysis of RGB images of grasses (included in the TaurusWebs® software), vs the actual milk production. The study was conducted in 15 dairy farms belonging to the dairy control system of the Colácteos dairy cooperative, which are located in the upper tropical region (Department of Nariño, Colombia). The prairies evaluated were composed of mixtures of Kikuyo (Pennisetum clandestinum), Raigrás (Lolium spp), and False Poa (Holcus lanatus). The result was analyzed using a linear regression model (R²=0.86; R=0.93). In the Student´s t-test, the actual and estimated milk production averages were equal (P>0.05). In conclusion, the NLE calculated using the algorithm satisfactorily explains the study livestock production, and the information generated by the algorithm can be used to calculate the NLE of grasses.
RESUMO: O conhecimento sobre a energia líquida de lactação (NLE) contida na matéria seca das gramíneas é necessário para a tomada de decisões sobre forragem e o equilíbrio das dietas para pastagem. Sua determinação é feita em laboratórios usando métodos de química úmida ou seca, que são dispendiosos, atrasados e às vezes apresentam problemas de confiabilidade relacionados a amostras ou processos. Um algoritmo, que avalia as imagens vermelho-verde-azul (RGB) de gramíneas tiradas por drone, foi desenvolvido como uma alternativa tecnológica. Isso nos permitiu estimar o nível de NLE, reduzir custos e alterar o sistema de amostragem e o método de análise. O objetivo do presente estudo foi comparar a produção de leite, calculada a partir do NLE e estimada usando o algoritmo para análise de imagens RGB de gramíneas (incluídas no software TaurusWebs®) versus a produção real de leite. O estudo foi realizado em 15 fazendas leiteiras pertencentes ao sistema de controle de laticínios da cooperativa de laticínios Colácteos, localizada na região tropical superior (Departamento de Nariño, Colômbia). As pradarias avaliadas foram compostas por misturas de Kikuyo (Pennisetum clandestinum), Raigrás (Lolium spp) e False Poa (Holcus lanatus). O resultado foi analisado usando um modelo de regressão linear (R² = 0,86; R = 0,93). No teste t de Student, as médias reais e estimadas de produção de leite foram iguais (P> 0,05). Em conclusão, o NLE calculado usando o algoritmo explica satisfatoriamente a produção animal estudada, e as informações geradas pelo algoritmo podem ser usadas para calcular o NLE das gramíneas.