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Identificación de insectos

Identificación de insectos


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Se encuentra en mi apartamento en Finlandia. Tuve que matarlo para evitar que se escapara antes de buscar la cámara, pero se veía más o menos vivo e intacto. Su longitud es de aproximadamente medio centímetro y las más jóvenes se ven más oscuras. A menudo se encuentra en la oscuridad. Desde su aparición, a menudo noto picaduras de insectos rojas y que pican levemente por la mañana. La pregunta es ¿qué es este insecto?


Me recuerda al pez plateado, un insecto doméstico sin alas común.


Nombre científico: Lycorma delicatula (Blanco)
Pedido: Hempitera
Familia: Fulgoridae
El nombre mosca linterna es engañoso. Las moscas linterna manchadas tienen poco en común con cualquier tipo de mosca. Otro error surge al ver a los adultos con las alas extendidas, haciéndolos parecer polillas. Las moscas linterna manchadas son chicharritas del orden Hemiptera, o insectos verdaderos, y están estrechamente emparentadas con las cigarras, las chinches apestosas marmóreas pardas, los pulgones y las chicharritas. Todos los insectos de este orden tienen piezas bucales perforadoras-chupadoras que les permiten perforar el floema de una planta para alimentarse directamente de la savia azucarada.

En las infestaciones actuales, se ha demostrado que la mosca linterna manchada tiene una generación por año que consta de cuatro estadios ninfales, un estadio adulto e invernan como masas de huevos. Al ser verdaderos bichos, las moscas linterna moteadas mudan para progresar entre etapas. La eclosión de los huevos se lleva a cabo durante un período de tiempo prolongado y las ninfas de primer estadio aparecen en mayo y junio. El apareamiento tiene lugar a partir de finales de agosto y la puesta de huevos se lleva a cabo de septiembre a noviembre o hasta la primera helada de matanza.

Fotos: Puesta de huevos, eclosión y primera instancia, segunda instancia, adultos: Emelie Swackhamer, Penn State University, Bugwood.org Huevos: Lawrence Barringer, PA Dept. of Agriculture, Bugwood.org 3rd Instar: Dalton Ludwick, USDA-ARS / Virginia Tech 4th Instar: Richard Gardner, Bugwood.org.


Clasificación de insectos & # 8211 Las características de los insectos

Los insectos se encuentran en muchos entornos diferentes. Vienen en muchas formas, tamaños y colores. Sin embargo, todos los insectos comparten varias características definitorias que los distinguen de otros animales. Todos los insectos tienen:

  • 3 pares de patas
  • un exoesqueleto
  • generalmente tiene alas en alguna etapa de la vida
  • antenas
  • 3 segmentos corporales: cabeza, tórax y abdomen
  • el ciclo de vida implica metamorfosis (completa o incompleta)

Presentaciones de PowerPoint / Webinars

17 de enero de 2019: Idaho Hort Expo (Boise)

5 de febrero de 2019: Clase de apicultura del condado de Boulder (Longmont)

5 de febrero de 2019: Seminario, Departamento de Biología Agrícola (Fort Collins)

7 de febrero de 2019: The ProGreen Expo (Denver)

12-13 de febrero de 2019: Conferencia de Manejo de Plagas del Oeste de Colorado (Grand Junction)

21 de febrero de 2019: Discusión sobre insectos de cáñamo (Rocky Ford)

6 de marzo de 2019: Conferencia anual de arbolistas y profesionales del cuidado del césped de Colorado (CALCP) (Aurora)

9 de marzo de 2019: SymROSEium, Denver Rose Society (Denver)

3 de abril de 2019: Pacific Branch Meeting, Entomological Society of America (San Diego)

19 de mayo de 2019 Northeastern IPM Center (seminario web)

17 de julio de 2019: Taller de la Red de Plantas Sentinel, Jardines Botánicos de Cheyenne (Cheyenne)

29 de agosto de 2019: Seminario del Departamento, Universidad Purdue (West Lafayette)

12 de septiembre de 2019: Conferencia anual de GCA Shirley Meneice, Jardines Botánicos de Denver (Denver)

19 de septiembre de 2019 Reunión anual de ISA-RMC (Westminster)

1 de noviembre de 2019: Seminario web Master Gardener, Emerald Ash Borer (Fort Collins)

6 de noviembre de 2019: Taller de manejo de plagas de CSU Front Range (Loveland)

7 de noviembre de 2019: Taller de productores de cáñamo (Fort Collins)

21 de noviembre de 2019: Taller anual de plaguicidas ISA-RMC (Denver)

6 de diciembre de 2019: Enfermeras del distrito escolar de Poudre (Fort Collins)

11 de diciembre de 2019: Feria y conferencia regional de césped artificial de las Montañas Rocosas (Aurora)

12 de diciembre de 2019: Serie de conferencias distinguidas de la Facultad de Ciencias Agrícolas (Fort Collins)

23-24 de enero, Association of Montana Turf, Ornamental and Pest Professionals (Montana)

1 de febrero de 2020: AgExpo del condado de Garfield (rifle)

6-7 de febrero de 2020: ProGreen Expo (Denver, CO)

11-12 de febrero de 2020: Conferencia de Manejo de Plagas del Oeste de Colorado (Fruita, CO)

20 de febrero de 2020: Conferencia y feria comercial de la industria ecológica de las Montañas Rocosas (Casper, Wyoming)

24 de febrero de 2020: Asociación de Productores de Frutas y Hortalizas de Colorado, Reunión Anual (Denver, CO)

4 de marzo de 2020 Arbolistas y profesionales del cuidado del césped de Colorado, Reunión anual (Fort Collins)

7 de marzo de 2020 Taller de paisaje de High Plains (Fort Collins)


Otros polinizadores comunes

Son las abejas en las que solemos pensar en lo que respecta a la polinización y las abejas melíferas, en particular, son las que reciben más atención. Pero las abejas silvestres también están demostrando ser muy trabajadoras, especialmente a la luz de la disminución en el número de abejas melíferas y otros polinizadores nativos.

Se está investigando el uso de abejas albañiles solitarias, en particular para la polinización de frutos de árboles. Las abejas carpinteras son otro polinizador esencial. Usted y rsquoll a menudo encuentran esta abeja zumbando debajo de los aleros de su casa y rsquos, y comúnmente se confunde con un abejorro.

Las avispas son un polinizador muy importante, sin embargo, no son tan eficientes en la polinización de flores, porque es menos probable que el polen se adhiera a sus cuerpos. Una avispa de alas azules, Scolia dubia, disfruta especialmente de plantas como Solidago (Vara de oro). Las avispas de papel son otro polinizador que obtiene la mayor parte de su proteína de las orugas en lugar del polen.


¿Cómo puedo saber si el escarabajo del pino de montaña está infestando mis árboles?

Durante las condiciones del brote, todos los árboles & # 8211 debilitados y sanos & # 8211 son susceptibles. El verano en que un árbol es atacado, lucirá verde y saludable. Los primeros signos del ataque se notarán a finales del verano.

    , o pequeñas masas de resina (de 1 a 2 pulgadas) estarán presentes en el tronco.
  • También habrá polvo rojo y aburrido en las grietas de la corteza y en el suelo alrededor del árbol. Este polvo aburrido tendrá un tamaño y una consistencia que van desde la harina hasta el azúcar.
  • A veces, si el árbol está muy sano y los ataques son limitados, el árbol puede & # 8220 tirar & # 8221 a los escarabajos. Estos árboles pueden identificarse mediante tubos de brea más grandes con el escarabajo adulto a menudo atrapado en la resina.
  • Si los ataques tuvieron éxito, se pueden encontrar larvas blancas en forma de C debajo de la corteza en agosto o septiembre.

En este punto, los árboles generalmente no se recuperan. La primavera siguiente, las agujas de estos árboles atacados se volverán de un amarillo a un rojo brillante. La madera se tiñe de azul por el hongo Ceratocystis montia. Después de que emergen los escarabajos adultos, los árboles muertos se vuelven de un rojo apagado y se vuelven grises al año siguiente. Existen otros insectos y trastornos que pueden confundirse con algunos de los síntomas y signos de la colonización del escarabajo del pino de montaña.

Consulte con un forestal profesional o un arbolista certificado de Dakota del Sur para asegurarse de que el problema se haya identificado correctamente.


La identificación rápida y confiable de insectos es importante en muchos contextos, desde la detección de vectores de enfermedades y especies invasoras hasta la clasificación de material de inventarios de biodiversidad. Debido a la escasez de conocimientos especializados adecuados, ha habido mucho interés en desarrollar sistemas automatizados para esta tarea. Los intentos anteriores se han basado en la extracción artesanal laboriosa y compleja de características de la imagen, pero en los últimos años se ha demostrado que las redes neuronales convolucionales sofisticadas (CNN) pueden aprender a extraer características relevantes de forma automática, sin intervención humana. Desafortunadamente, alcanzar una precisión de nivel experto en las identificaciones de CNN requiere una potencia computacional sustancial y enormes conjuntos de datos de entrenamiento, que a menudo no están disponibles para tareas taxonómicas. Esto se puede abordar mediante la transferencia de características: una CNN que ha sido previamente entrenada en una tarea de clasificación de imágenes genéricas se expone a las imágenes taxonómicas de interés, y la información sobre su percepción de esas imágenes se utiliza para entrenar un sistema de identificación más simple y dedicado. Aquí, desarrollamos un método eficaz de transferencia de características de CNN, que logra una precisión de nivel experto en la identificación taxonómica de insectos con conjuntos de entrenamiento de 100 imágenes o menos por categoría, según la naturaleza del conjunto de datos. Específicamente, extraemos representaciones ricas de características de imagen de nivel intermedio a alto de la arquitectura de CNN VGG16 previamente entrenada en el conjunto de datos de ImageNet. Esta información se envía a un clasificador de máquina de vectores de soporte lineal, que se entrena en el problema objetivo. Probamos el desempeño de nuestro enfoque en dos tipos de tareas taxonómicas desafiantes: 1) identificar insectos en grupos superiores cuando es probable que pertenezcan a subgrupos que no se han visto previamente y 2) identificar especies visualmente similares que son difíciles de separar incluso para expertos. Para la primera tarea, nuestro enfoque alcanzó

La identificación rápida y confiable de insectos, ya sea para especies o para grupos taxonómicos superiores, es importante en muchos contextos. Los insectos forman una gran parte de la diversidad biológica de nuestro planeta, y el progreso en la comprensión de la composición y el funcionamiento de los ecosistemas del planeta depende en parte de nuestra capacidad para encontrar e identificar eficazmente los insectos que los habitan. También existe la necesidad de una identificación fácil y precisa de los insectos al abordar las preocupaciones relacionadas con la alimentación y la salud humana. Dichas aplicaciones incluyen la detección de insectos que son plagas de cultivos (FAO 2015), vectores de enfermedades (OMC 2014) o especies invasoras (GISD 2017).

Identificar insectos es difícil debido a su inmensa diversidad de especies [más de 1.02 millones de especies descritas hasta la fecha (Zhang 2011)] y la variación significativa dentro de las especies debido al sexo, la morfología del color, la etapa de vida, etc. Con algo de capacitación, uno puede aprender cómo para distinguir grupos taxonómicos superiores, como los órdenes, pero ya a nivel familiar la tarea se vuelve bastante desafiante, incluso para los expertos, a menos que restrinjamos el problema a una etapa de vida, región geográfica o orden de insectos en particular. En términos generales, cuanto más bajo es el nivel taxonómico, más desafiante se vuelve la tarea de identificación (Fig. 1). A nivel de especie, la identificación confiable puede requerir años de entrenamiento y especialización en un taxón de insectos en particular. Estos taxónomos expertos a menudo tienen poca demanda, especialmente para grupos que no son llamativos y atractivos, y su tiempo podría emplearse mejor que en identificaciones de rutina.

Una ilustración esquemática de la taxonomía de los insectos. El árbol completo está organizado en rangos jerárquicos, contiene aproximadamente 1.02 millones de especies conocidas y varios millones que quedan por describir. Clasificar un espécimen en un grupo de rango superior, como el orden, suele ser relativamente fácil con una modesta cantidad de entrenamiento. El desafío y la cantidad de experiencia requerida aumentan considerablemente (transición de verde a rojo) a medida que se reduce el rango taxonómico.

Una ilustración esquemática de la taxonomía de los insectos. El árbol completo está organizado en rangos jerárquicos, contiene aproximadamente 1.02 millones de especies conocidas y varios millones que quedan por describir. Clasificar un espécimen en un grupo de rango superior, como el orden, suele ser relativamente fácil con una modesta cantidad de entrenamiento. El desafío y la cantidad de experiencia requerida aumentan considerablemente (transición de verde a rojo) a medida que se reduce el rango taxonómico.

Por estas razones, ha habido mucho interés en desarrollar sistemas automatizados basados ​​en imágenes para la identificación de insectos (Schröder et al. 1995 Weeks et al. 1997, 1999a, 1999b Gauld et al. 2000 Arbuckle et al. 2001 Watson et al. 2003 Tofilski 2004, 2007 ONeill 2007 Steinhage et al.2007, Francoy et al.2008 Yang et al.2015 Feng et al.2016 Martineau et al.2017). Todos los sistemas diseñados hasta la fecha tienen en común que dependen de la extracción de características artesanales. "Hecho a mano" o "diseñado a mano" son términos estándar en el aprendizaje automático y la visión por computadora que se refieren a la aplicación de algún proceso, como un algoritmo o un procedimiento manual, para extraer características relevantes para la identificación de los datos sin procesar (imágenes en nuestro caso) . Ejemplos de características que se han utilizado para la identificación taxonómica incluyen el patrón de nervadura del ala, la posición relativa de las uniones de las venas del ala y el contorno del ala o de todo el cuerpo. Aunque muchos de estos sistemas logran un buen rendimiento de identificación, la necesidad de extraer características especiales adaptadas a cada tarea ha limitado su uso en la práctica.

En los últimos años, el aprendizaje profundo (DL) y las redes neuronales convolucionales (CNN) han surgido como los enfoques más efectivos para una variedad de problemas en la clasificación automatizada (LeCun et al.2015 Schmidhuber 2015), y la visión por computadora es uno de los campos donde estas técnicas han tenido un impacto transformador. Las ideas básicas han existido durante mucho tiempo (Fukushima 1979, 1980 Fukushima et al. 1983) pero un aumento significativo en la complejidad y tamaño de las redes neuronales y un enorme aumento en el volumen de datos utilizados para el entrenamiento han generado avances espectaculares. en años recientes. Estos desarrollos, a su vez, no hubieran sido posibles sin la potencia computacional adicional aportada por las modernas unidades de procesamiento gráfico (GPU).

A diferencia de los enfoques tradicionales de aprendizaje automático, que requieren la extracción de características artesanales, DL y CNN permiten el aprendizaje de un extremo a otro a partir de un conjunto de datos de entrenamiento. En el aprendizaje de un extremo a otro, la entrada consiste en datos sin procesar etiquetados, como imágenes, nada más. Las imágenes pueden incluso representar diferentes vistas, partes del cuerpo o etapas de la vida; la CNN encuentra automáticamente el conjunto de características relevantes para la tarea en cuestión. Las CNN han tenido un éxito especial en las tareas de clasificación de imágenes, donde se encuentran disponibles grandes conjuntos de capacitación etiquetados para el aprendizaje supervisado. La primera actuación sobrehumana de CNN con GPU (Cireşan et al. 2011) se informó en 2011 en una competencia de señales de tráfico (Stallkamp et al. 2011). El avance se produjo en 2012, cuando una arquitectura de CNN llamada AlexNet (Krizhevsky et al. 2012) superó a todos los demás sistemas en el ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (Russakovsky et al. 2015), que en ese momento involucraba 1.3 millones de imágenes divididas en 1000 categorías. , como "león", "taza", "rueda de coche" y diferentes razas de perros y gatos. Desde entonces, el rendimiento de CNN ha mejorado significativamente gracias al desarrollo de arquitecturas de redes neuronales más profundas y complejas, y al uso de conjuntos de datos más grandes para el entrenamiento. La concesión de licencias de código abierto de los marcos de desarrollo de DL ha desencadenado nuevos avances metodológicos al atraer a una vasta comunidad de desarrolladores.

Entrenar una CNN compleja desde cero a niveles de rendimiento que estén a la par con los humanos requiere un gran conjunto de imágenes etiquetadas y consume una cantidad significativa de recursos computacionales, lo que significa que actualmente no es realista entrenar una CNN dedicada para la mayoría de las tareas de clasificación de imágenes. Sin embargo, en los últimos años, se ha descubierto que se puede aprovechar una CNN que ha sido entrenada en una tarea de clasificación de imágenes genérica para resolver un problema más especializado utilizando una técnica llamada transferencia de aprendizaje (Caruana 1995 Bengio 2011 Yosinski et al.2014 Azizpour et al.2016). Esto reduce la carga computacional y también permite beneficiarse del poder de una CNN sofisticada incluso cuando el conjunto de entrenamiento para la tarea en cuestión es de moderado a pequeño.

Se han probado dos variantes de aprendizaje por transferencia. En el primero, sintonia FINA, la CNN previamente entrenada se modifica ligeramente ajustando los parámetros del modelo de manera que la CNN pueda resolver la tarea especializada. El ajuste fino tiende a funcionar bien cuando la tarea especializada es similar a la tarea original (Yosinski et al. 2014), pero puede requerir una buena cantidad de datos de entrenamiento y poder computacional. También es susceptible de sobreajuste en la tarea especializada cuando los conjuntos de datos son pequeños porque puede asociar incorrectamente una categoría rara con una característica irrelevante, como un tipo especial de fondo, que simplemente está presente en las pocas imágenes de esa categoría. en el conjunto de entrenamiento.

La segunda variante del aprendizaje por transferencia se conoce como transferencia de funciones, e implica el uso de CNN previamente entrenado como un extractor de características automatizado (Donahue et al.2014 Oquab et al.2014 Razavian et al.2014 Zeiler y Fergus 2014 Azizpour et al.2016 Zheng et al.2016). La CNN previamente entrenada se expone al conjunto de entrenamiento para la tarea especializada, y luego se extrae información de las capas intermedias de la CNN, capturando características de imagen de bajo a alto nivel (ver descripción de la arquitectura de la capa de CNN a continuación). La información de las características se utiliza luego para entrenar un sistema de aprendizaje automático más simple, como una máquina de vectores de soporte (SVM) (Cortes y Vapnik 1995), en la tarea más especializada. La transferencia de características en combinación con SVM tiende a funcionar mejor que el ajuste fino cuando la tarea especializada es diferente de la tarea original. Es computacionalmente más eficiente, funciona para conjuntos de imágenes más pequeños y las SVM son menos susceptibles de sobreajuste cuando se trabaja con conjuntos de datos desequilibrados, es decir, conjuntos de datos en los que algunas categorías están representadas por muy pocos ejemplos (He y García 2009).

Las CNN sofisticadas y el aprendizaje por transferencia se han utilizado con éxito en los últimos años para mejorar la clasificación de algunos conjuntos de datos de imágenes biológicas, como “Caltech-UCSD Birds-200-2011” (Birds-200-2011) (Wah et al. 2011) ( 200 especies, 40-60 imágenes por especie) y "102 categorías de datos de flores" (Flowers-102) (Nilsback y Zisserman 2008) (102 especies de flores que se encuentran comúnmente en el Reino Unido, 40-258 imágenes por especie) (Tabla 1) . En varios proyectos en curso se exploran conjuntos de datos similares, pero más grandes, aportados por científicos ciudadanos, como Merlin Bird ID (Van Horn et al.2015), Pl @ ntNet (Joly et al.2014) e iNaturalist (aplicación web disponible en http: / /www.inaturalist.org). Estos conjuntos de datos involucran imágenes al aire libre de especies que generalmente son fáciles de separar para los humanos, al menos con algo de capacitación, y los sistemas de identificación automatizados aún no compiten en precisión con los expertos humanos.

Comparación del rendimiento de algunos sistemas de identificación de imágenes automatizados antes de las CNN y algunos métodos recientes basados ​​en CNN de última generación en dos conjuntos de datos de grano fino populares (es decir, conjuntos de datos con categorías que son similares entre sí), Bird-200-2011 (Wah et al.2011) y Flower-102 (Nilsback y Zisserman 2008)

Métodos . Pájaro . Flor . Referencias.
Métodos pre-CNN
Color + CERRAR 26.7 81.3 (Khan et al., 2013)
GMaxPooling 33.3 84.6 (Murray y Perronnin, 2014)
Técnicas basadas en CNN
CNNaug-SVM 61.8 86.8 (Razavian et al., 2014)
MsML 67.9 89.5 (Qian et al., 2014)
Fusion CNN 76.4 95.6 (Zheng et al., 2016)
CNN bilineal 84.1 (Lin et al., 2015)
CNN refinado 86.4 (Zhang et al., 2017)
Métodos . Pájaro . Flor . Referencias.
Métodos pre-CNN
Color + CERRAR 26.7 81.3 (Khan et al., 2013)
GMaxPooling 33.3 84.6 (Murray y Perronnin, 2014)
Técnicas basadas en CNN
CNNaug-SVM 61.8 86.8 (Razavian et al., 2014)
MsML 67.9 89.5 (Qian et al., 2014)
Fusion CNN 76.4 95.6 (Zheng et al., 2016)
CNN bilineal 84.1 (Lin et al., 2015)
CNN refinado 86.4 (Zhang et al., 2017)

Nota: Todos los métodos basados ​​en CNN utilizaron VGG16 previamente entrenado y aprendizaje por transferencia (Simonyan y Zisserman 2014). Los números indican el porcentaje de imágenes identificadas correctamente en el conjunto de prueba predefinido, que no se utilizó durante el entrenamiento.

Comparación del rendimiento de algunos sistemas de identificación de imágenes automatizados antes de las CNN y algunos métodos recientes basados ​​en CNN de última generación en dos conjuntos de datos de grano fino populares (es decir, conjuntos de datos con categorías que son similares entre sí), Bird-200-2011 (Wah et al.2011) y Flower-102 (Nilsback y Zisserman 2008)

Métodos . Pájaro . Flor . Referencias.
Métodos pre-CNN
Color + CERRAR 26.7 81.3 (Khan et al., 2013)
GMaxPooling 33.3 84.6 (Murray y Perronnin, 2014)
Técnicas basadas en CNN
CNNaug-SVM 61.8 86.8 (Razavian et al., 2014)
MsML 67.9 89.5 (Qian et al., 2014)
Fusion CNN 76.4 95.6 (Zheng et al., 2016)
CNN bilineal 84.1 (Lin et al., 2015)
CNN refinado 86.4 (Zhang et al., 2017)
Métodos . Pájaro . Flor . Referencias.
Métodos pre-CNN
Color + CERRAR 26.7 81.3 (Khan et al., 2013)
GMaxPooling 33.3 84.6 (Murray y Perronnin, 2014)
Técnicas basadas en CNN
CNNaug-SVM 61.8 86.8 (Razavian et al., 2014)
MsML 67.9 89.5 (Qian et al., 2014)
Fusion CNN 76.4 95.6 (Zheng et al., 2016)
CNN bilineal 84.1 (Lin et al., 2015)
CNN refinado 86.4 (Zhang et al., 2017)

Nota: Todos los métodos basados ​​en CNN utilizaron VGG16 previamente entrenado y aprendizaje por transferencia (Simonyan y Zisserman 2014). Los números indican el porcentaje de imágenes correctamente identificadas en el conjunto de prueba predefinido, que no se utilizó durante el entrenamiento.

El propósito principal del artículo actual es explorar hasta qué punto se puede utilizar la transferencia de características de CNN en el desarrollo de herramientas de diagnóstico precisas dados los conjuntos de imágenes de tamaño realista y los presupuestos computacionales disponibles para los sistemáticos. El artículo representa una de las primeras aplicaciones de la transferencia de características de CNN a tareas taxonómicas desafiantes y realistas, donde se espera un alto nivel de precisión en la identificación. A diferencia de los estudios anteriores, todas las identificaciones independientes utilizadas aquí para el entrenamiento y la validación han sido proporcionadas por expertos en taxonomía con acceso a los especímenes fotografiados. Así, los expertos han podido examinar caracteres que son críticos para la identificación pero que no son visibles en las imágenes, como detalles del lado ventral de los ejemplares fotografiados desde arriba. Los expertos también han tenido acceso a los datos de la recopilación, lo que a menudo facilita la identificación.

Examinamos dos tipos de tareas taxonómicas desafiantes: 1) identificación de grupos superiores cuando es probable que muchos especímenes pertenezcan a subgrupos que no se han visto previamente y 2) identificación de especies visualmente similares que son difíciles de separar incluso para los expertos. Para la primera tarea, reunimos dos conjuntos de datos que constan de diversas imágenes de caras de Diptera y el habitus dorsal de Coleoptera, respectivamente. Para la segunda tarea, utilizamos imágenes de tres especies estrechamente relacionadas del género Coleoptera. Oxythyrea, y de nueve especies de larvas de Plecoptera (Lytle et al. 2010). El entrenamiento del sistema de identificación automatizado se basó completamente en las imágenes originales, no se utilizó ningún procesamiento previo para ayudar a la computadora a identificar características importantes para la identificación.

En todos nuestros experimentos, utilizamos la arquitectura CNN VGG16 con pesos previamente entrenados en el conjunto de datos de ImageNet (Simonyan y Zisserman 2014) para la extracción de características, y una SVM lineal (Cortes y Vapnik 1995) para la clasificación. Nuestro trabajo se centró en optimizar las técnicas de extracción de características para alcanzar altos niveles de precisión en la identificación. También analizamos los errores cometidos por el sistema de identificación automatizado para comprender las limitaciones de nuestro enfoque. Finalmente, para validar la generalidad de nuestros hallazgos, probamos nuestro sistema optimizado en varias otras tareas de clasificación de imágenes biológicas estudiadas en la literatura reciente sobre identificación automatizada.


Recolección e identificación de insectos

Recolección e identificación de insectos: técnicas para el campo y el laboratorio, segunda edición, es el texto definitivo sobre todos los aspectos necesarios para la recogida y preparación adecuada de los ejemplares para su identificación. Este libro proporciona claves taxonómicas detalladas para insectos y artrópodos relacionados, dando cambios de clasificación recientes a varios taxones de insectos, junto con materiales de preservación actualizados y técnicas para estudios moleculares y genómicos. Incluye métodos de cría, almacenamiento y envío de muestras, junto con un glosario complementario. Las nuevas secciones brindan sugerencias sobre cómo los insectos y otros artrópodos pueden usarse dentro y fuera del aula formal y examinan los procedimientos actualmente aceptados para recolectar insectos en las escenas del crimen.

Este libro es una referencia necesaria para los profesionales e investigadores de la entomología que buscan la taxonomía y las técnicas de recolección y preservación más actualizadas. Servirá como un recurso valioso para los estudiantes y profesionales de entomología que necesitan información ilustrativa y detallada para una fácil identificación de los artrópodos.

Recolección e identificación de insectos: técnicas para el campo y el laboratorio, segunda edición, es el texto definitivo sobre todos los aspectos necesarios para la recogida y preparación adecuada de los ejemplares para su identificación. Este libro proporciona claves taxonómicas detalladas para insectos y artrópodos relacionados, dando cambios de clasificación recientes a varios taxones de insectos, junto con materiales de preservación actualizados y técnicas para estudios moleculares y genómicos. Incluye métodos de cría, almacenamiento y envío de muestras, junto con un glosario complementario. Las nuevas secciones brindan sugerencias sobre cómo los insectos y otros artrópodos pueden usarse dentro y fuera del aula formal y examinan los procedimientos actualmente aceptados para recolectar insectos en las escenas del crimen.

Este libro es una referencia necesaria para los profesionales e investigadores de la entomología que buscan la taxonomía y las técnicas de recolección y preservación más actualizadas. Servirá como un recurso valioso para los estudiantes y profesionales de entomología que necesitan información ilustrativa y detallada para una fácil identificación de los artrópodos.


Identificación de insectos - Biología

Las siguientes fotografías de insectos se proporcionan para ayudar a los estudiantes en la identificación básica de insectos. Tenga en cuenta que las claves dicotómicas, similares a las que se utilizan para la clasificación de orden, también existen para separar insectos en familias e incluso más en géneros y especies. El uso de tales claves está más allá del alcance de este libro en la mayoría de los casos. Sin embargo, en algunos casos, es posible que sea necesario hacer referencia a estos para la identificación de insectos menos comunes. Para los propósitos de este texto, una vez que un estudiante ha colocado correctamente un insecto en el orden correcto, la comparación con fotografías en color u otros especímenes debidamente identificados (como los de las colecciones de referencia) puede ser un método productivo para asignar nombres comunes a los insectos recolectados. . Además de las siguientes fotografías en color, muchas guías de campo pueden ayudar en la clasificación de la familia y el nombre común.

Todos los estudiantes de 4-H y FFA en Indiana deben reconocer el orden y los nombres comunes de la siguiente lista de insectos. Para ayudar en la identificación, se proporciona una fotografía en color de cada uno de estos junto con una breve descripción del insecto, su biología, estado de plaga y ciclo de vida.

En un texto adjunto se proporciona información sobre insectos plaga seleccionados en su etapa dañina, junto con el historial de vida y las recomendaciones de control. Cómo gestionar los errores radicales, ID 403.

Entomología Purdue Extension, 901 West State Street, West Lafayette, IN 47907 EE. UU., (765) 494-4554


Identificación de insectos - Biología

El software de clave de matriz lúcida le permite crear claves de identificación multimedia y distribuirlas a través de CD y la web. Discover Life tiene herramientas de identificación basadas en la Web. Nuestro objetivo aquí es demostrar cómo podemos integrar estas tecnologías. Estamos tomando una clave de identificación para órdenes de insectos, desarrollada usando el constructor Lucid y convirtiéndola en una guía IDnature que pondremos a disposición a través de Discover Life. Esperamos que esta asociación conduzca a que más expertos creen claves interactivas que podamos entregar tanto en CD como a través de la Web. Este esfuerzo conjunto comenzó en agosto de 2003. Ayúdenos si puede, todavía nos quedan millones de especies.

Los siguientes pedidos están en la guía. Haga clic en ellos para obtener más información o vaya a Insecta en Discover Life.

Los insectos constituyen la mayor parte de la diversidad de especies del planeta. Existen muchos millones de especies de insectos y los entomólogos las han dividido en un número manejable de unidades llamadas Órdenes. Los miembros de cada orden de insectos han surgido de un antepasado común, comparten características estructurales similares y tienen ciertos atributos biológicos en común.

No todas las Órdenes de insectos son iguales en número de especies, algunas Órdenes tienen sólo unos pocos cientos de especies, mientras que otras tienen más de 100.000 especies. La gama de características estructurales y biológicas tiende a ser más amplia en los Órdenes más ricos en especies.

Se pueden hacer predicciones sobre la biología, el comportamiento y la ecología de un insecto una vez que se conoce su Orden. Pero, ¿cómo se puede saber la Orden a la que pertenece un insecto? Los insectos se pueden identificar de varias formas. Comparar un espécimen con un libro de ilustraciones de insectos identificados es una forma. Usar una clave impresa es otra forma. Esta llave de computadora combina las ventajas de estos métodos y agrega una nueva dimensión de simplicidad y poder al proceso de identificación.

Esta simple clave está diseñada para identificar los insectos adultos más comunes para ordenar. La clave ha sido diseñada para su uso por estudiantes de secundaria avanzados, estudiantes de pregrado principiantes y otros interesados ​​en entomología. Hemos redactado la clave para que los alumnos aprendan sobre la estructura y biología de los insectos mientras los identifican.

Hemos incluido tres grupos de artrópodos en esta clave (Protura, Collembola y Diplura) que están estrechamente relacionados con los insectos.

¿Cómo se puede saber si un insecto es adulto y se puede identificar con esta clave? Esa es una pregunta simple sin una respuesta simple. Si su insecto tiene alas funcionales completamente desarrolladas, entonces es un adulto. Sin embargo, algunos insectos adultos tienen alas reducidas y no funcionales y otros no tienen alas en absoluto. En estos casos, las formas adultas tienen genitales completamente desarrollados en el vértice del abdomen.


Ver el vídeo: Identificación de insecto (Febrero 2023).