論文の概要: Varroa destructor detection on honey bees using hyperspectral imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14359v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 12:40:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 14:18:45.515985
• Title: Varroa destructor detection on honey bees using hyperspectral imagery
• Title（参考訳）: ハイパースペクトル画像を用いたミツバチのバロアデストラクタ検出
• Authors: Zina-Sabrina Duma, Tomas Zemcik, Simon Bilik, Tuomas Sihvonen, Peter Honec, Satu-Pia Reinikainen, Karel Horak,
• Abstract要約: 本稿では,ミツバチApis melliferaの体に寄生する寄生性ミツバチデストラクターダニを検出する方法を紹介する。 この手法は、非教師付き(K-means++)および最近開発された寄生的識別のための教師付き(KF-PLS)手法を探索する。 本研究は、カスタムバンドマルチスペクトルカメラの出現を踏まえ、ハチマイト分離に必要な特定の波長を特定するための戦略を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hyperspectral (HS) imagery in agriculture is becoming increasingly common. These images have the advantage of higher spectral resolution. Advanced spectral processing techniques are required to unlock the information potential in these HS images. The present paper introduces a method rooted in multivariate statistics designed to detect parasitic Varroa destructor mites on the body of western honey bee Apis mellifera, enabling easier and continuous monitoring of the bee hives. The methodology explores unsupervised (K-means++) and recently developed supervised (Kernel Flows - Partial Least-Squares, KF-PLS) methods for parasitic identification. Additionally, in light of the emergence of custom-band multispectral cameras, the present research outlines a strategy for identifying the specific wavelengths necessary for effective bee-mite separation, suitable for implementation in a custom-band camera. Illustrated with a real-case dataset, our findings demonstrate that as few as four spectral bands are sufficient for accurate parasite identification.
• Abstract（参考訳）: 農業におけるハイパースペクトル(HS)画像はますます一般的になりつつある。 これらの画像は高いスペクトル分解能の利点がある。 これらのHS画像の情報ポテンシャルを解き放つには、高度なスペクトル処理技術が必要である。 本稿では,ハチミツバチの体に寄生する寄生性ハチミツバチの寄生性ハチミツバチの寄生性ハチミツバチを検出できるように,多変量統計に根ざした手法を提案する。 この手法は非教師付き(K-means++)と最近開発された寄生的識別のための教師付き(Kernel Flows - partial Least-Squares, KF-PLS)手法を探索する。 さらに, カスタムバンドマルチスペクトルカメラの出現を踏まえ, 本研究は, カスタムバンドカメラの実装に適した有効ビーマイト分離に必要な特定の波長を特定するための戦略を概説する。 実ケースデータセットを用いて,4つのスペクトル帯が正確な寄生虫の同定に十分であることを示す。

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