論文の概要: Evaluation of the potential of Near Infrared Hyperspectral Imaging for monitoring the invasive brown marmorated stink bug

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08252v1
• Date: Thu, 19 Jan 2023 11:37:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-23 14:25:43.331331
• Title: Evaluation of the potential of Near Infrared Hyperspectral Imaging for monitoring the invasive brown marmorated stink bug
• Title（参考訳）: 侵入性褐色斑点虫の観察における近赤外ハイパースペクトルイメージングの可能性評価
• Authors: Veronica Ferrari, Rosalba Calvini, Bas Boom, Camilla Menozzi, Aravind Krishnaswamy Rangarajan, Lara Maistrello, Peter Offermans, Alessandro Ulrici
• Abstract要約: BMSB(Halyomorpha halys)は、数種の作物を害する世界的重要性の害虫である。 本研究は、BMSB検体を検出する技術として、NIR-HSI(Near Infrared Hyperspectral Imaging)を実験室レベルで予備評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.682955739083056
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The brown marmorated stink bug (BMSB), Halyomorpha halys, is an invasive insect pest of global importance that damages several crops, compromising agri-food production. Field monitoring procedures are fundamental to perform risk assessment operations, in order to promptly face crop infestations and avoid economical losses. To improve pest management, spectral cameras mounted on Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and other Internet of Things (IoT) devices, such as smart traps or unmanned ground vehicles, could be used as an innovative technology allowing fast, efficient and real-time monitoring of insect infestations. The present study consists in a preliminary evaluation at the laboratory level of Near Infrared Hyperspectral Imaging (NIR-HSI) as a possible technology to detect BMSB specimens on different vegetal backgrounds, overcoming the problem of BMSB mimicry. Hyperspectral images of BMSB were acquired in the 980-1660 nm range, considering different vegetal backgrounds selected to mimic a real field application scene. Classification models were obtained following two different chemometric approaches. The first approach was focused on modelling spectral information and selecting relevant spectral regions for discrimination by means of sparse-based variable selection coupled with Soft Partial Least Squares Discriminant Analysis (s-Soft PLS-DA) classification algorithm. The second approach was based on modelling spatial and spectral features contained in the hyperspectral images using Convolutional Neural Networks (CNN). Finally, to further improve BMSB detection ability, the two strategies were merged, considering only the spectral regions selected by s-Soft PLS-DA for CNN modelling.
• Abstract（参考訳）: ブラウン・マーモーテッド・スフィンク・バグ(英: brown marmorated stink bug, BMSB)は、数種の作物を害し、アグリフードの生産を阻害する、世界的重要性の侵入性昆虫害虫である。 畑のモニタリングは、作物の感染や経済的損失を迅速に回避するために、リスクアセスメントを行うための基本的な手順である。 害虫管理を改善するため、無人航空機(UAV)やスマートトラップや無人地上車両などのIoTデバイスに搭載されたスペクトルカメラは、昆虫の寄生を高速かつ効率的にリアルタイムに監視できる革新的な技術として使用できる。 本研究は,BMSB検体を異なる植物背景から検出する技術として,NIR-HSI(Near Infrared Hyperspectral Imaging)実験室レベルでの予備評価を行い,BMSB検体を克服した。 BMSBのハイパースペクトル画像は980-1660nmの範囲で取得され、実地アプリケーションシーンを模倣するために選択された異なる植物背景を考慮した。 分類モデルは2つの異なるケモメトリックアプローチで得られた。 第1のアプローチは、スペクトル情報のモデル化と、ソフト部分最小方形判別分析(s-Soft PLS-DA)分類アルゴリズムと組み合わせたスパースに基づく変数選択による識別のための関連するスペクトル領域の選択に焦点を当てた。 第2のアプローチは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたハイパースペクトル画像に含まれる空間的・スペクトル的特徴のモデル化に基づく。 最後に, s-Soft PLS-DAにより選択されたスペクトル領域のみを考慮したBMSB検出能力を更に向上させるため, 2つの戦略を融合した。

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