Projekt IPM-Popillia

Identyfikacja dróg wnikania i rozprzestrzeniania się chrząszcza japońskiego

Chrząszcz japoński, Popillia japonica, jest jednym z najgorszych szkodników inwazyjnych Ameryki Północnej. Koszty zwalczania szkodnika w USA przekraczają $450 mln rocznie. Chrząszcz został wykryty w pobliżu Milano w 2014 roku i obecnie zaczyna rozprzestrzeniać się w Europie. Wraz z 12 innymi partnerami, Pessl Instruments dołączyła do projektu IPM-Popillia, aby zająć się problemem i opracować rozwiązanie dla tego palącego problemu.

chrząszcz japoński_cover

Cele projektu

  • aby wykrywanie, identyfikacja i monitorowanie nowego szkodnika było szybsze, bardziej efektywne i mniej pracochłonne
  • zapewnienie optymalnej strategii nadzoru nad gatunkami inwazyjnymi oraz wspieranie urzędników UE ds. zdrowia roślin i decydentów w podejmowaniu decyzji dotyczących szkodników o wysokim priorytecie i zarządzaniu nimi
  • zwiększenie świadomości społecznej w zakresie gatunków inwazyjnych oraz uruchomienie potencjału Citizen science

Opis prac w WP1

Pakiet roboczy 1 jest zorganizowany w pięć zadań i obejmuje wszystkie działania IPM-Popillia związane z wykrywaniem i identyfikacją szkodników, monitorowaniem oraz oceną i modelowaniem dróg wnikania i rozprzestrzeniania się inwazyjnych szkodników.

Zadanie 1.1: Innowacyjne narzędzia dla P. japonica wykrywanie i monitorowanie

Monitorowanie organizmów podlegających regulacji jest czasochłonne i pracochłonne. W konsekwencji regionalne służby zdrowia roślin muszą ograniczyć liczbę pułapek włączonych do programu monitorowania w odniesieniu do siły roboczej dostępnej do konserwacji pułapek. Odbywa się to kosztem objętego obszaru i gęstości siatki monitorującej.

Pessl Instruments opracowuje narzędzie, które jest odpowiednie do celów monitoringu fitosanitarnego P. japonica jak również do obserwacji sezonowej dynamiki już ustalonych populacji, w oparciu o zdalnie sterowane systemy pułapek.

Pułapki te będą zawierały urządzenia elektroniczne z obiektywami 10 MP na górnej części obudowy i będą samowystarczalne poprzez baterię i panel słoneczny. System pułapek będzie wyposażony w przynętę, wabiącą gatunki docelowe wchodzące do systemu pułapek. Po wejściu do pułapki owady zostaną utrwalone i sfotografowane. Zdjęcia posłużą jako baza do opracowania automatycznego narzędzia detekcji specjalnie dla P. japonica.

Systemy głębokiego uczenia wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe będą trenować system do wykrywania i oddzielania owadów docelowych od niecelowych. Wprowadzone zostaną dalsze kroki, np. alerty oparte na pozytywnych wynikach detekcji przez oprogramowanie. Ponadto, pułapki zostaną wyposażone w czujniki zbierające dane klimatyczne, takie jak temperatura, wilgotność względna czy wiatr, które zostaną wykorzystane do uzyskania bardziej szczegółowego wglądu w zachowanie lotne P. japonica.

Pozostali partnerzy projektu zainstalują pierwsze prototypowe pułapki wyprodukowane przez Pessl w strefach porażonych na Azorach, we Włoszech i w Szwajcarii, aby ocenić innowacyjne narzędzie monitoringu w warunkach polowych. Oprócz zdalnie sterowanej oceny, połowy tych pułapek będą również oceniane ręcznie przez ekspertów. Wyniki tych działań monitorujących zostaną porównane z wynikami automatycznego monitoringu i dostarczą informacji zwrotnych dla optymalizacji oprogramowania wykrywającego.

Oprócz danych terenowych również laboratoryjnie hodowane chrząszcze japońskie i inne blisko spokrewnione gatunki (z wysokim potencjałem do "fałszywie pozytywnych" wyników detekcji), jak również zdjęcia tych owadów, będą wykorzystywane do szkolenia algorytmu głębokiego uczenia w celu identyfikacji i oddzielenia celów od niecelów.

Co zostało zrobione do tej pory?

  • Okazy i specyficzna przynęta P. japonica zostały dostarczone do PESSL w celu zapoznania się z gatunkami owadów, kształtem, identyfikacją gatunków.
  • Dyskusja i prace nad prototypem systemu pułapkowego do badań terenowych we Włoszech w 2021 r.
  • Ulepszenia Jednostki Sterującej (HW i FW dla zasilania) zostały wdrożone i jest obecnie w fazie testów (dołączone czujniki - temperatura, wilgotność względna, deszczomierz)
  • Adaptacja ogólnego detektora owadów przy użyciu AI (V7) jest testowana i wkrótce dostępna online
  • Badania literaturowe (w szczególności dotyczące systemów pułapek ręcznych, zachowań owadów)