BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  21,912,201
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Bảo vệ thực vật

Vũ Minh Trung, Nguyễn Trường Sơn, Chu Đức Hà, Đỗ Quang Trung, Trần Thị Thu Phương, Tạ Hồng Lĩnh(2), Lê Tiến Dũng, Phạm Minh Triển(1)

Xây dựng hệ thống đếm sâu keo mùa thu [Spodoptera frugiperda J. E. Smith] trong kiểm soát canh tác ngô [Zea mags L] tại Việt Nam

Establishment ofthe fall armyworm (Spodoptera frugiperda J. E. Smith) counting system for maize (Zea mays L.) monitoring in Vietnam

Nông nghiệp & Phát triển nông thôn

2022

06

30 - 35

1859-4581

Cảm biến, Đếm, LoRa, Ngô, Sâu keo mua thu, Thiết bị

Sensor, Count, LoRa, Maize, Fall autumnworm, Instrument

Sâu keo mùa thu (Spodopterairugiperda J. E. Smith) là một trong những loài gây hại nghiêm trọng cho cây ngô (Zea mays L.). Tại Việt Nam, sự thiếu hụt về mặt cơ sở hạ tầng đã gây hạn chế cho việc tổng hợp số liệu về sự xuất hiện của quần thể sâu keo mùa thu trên đồng ruộng. Bài báo này giới thiệu về thiết bị đếm sâu keo mùa thu trưởng thành tự động và đưa ra cổng thõng tin cung cấp số liệu cập nhật theo thời gian thực về diễn biến của sâu keo mùa thu tại Việt Nam. Cụ thể, thiết bị được thiết kế dựa trên bẫy sâu trưởng thành sử dụng pheromone. Các cảm biến được tích hựp vào thiết bị nhằm đếm số lượng sâu trưởng thành bị bẫy và thu thập thông số môi trường, bao gồm nhiệt độ và độ ẩm không khí. Trong điều kiện nhà lưới, thiết bị đếm sâu đã thể hiện tính hiệu quả trong việc bẫy sâu trưởng thành dựa vào pheronome và sự chính xác trong việc đếm sâu bị bẫy. Toàn bộ dữ liệu tại các vị trí đặt bẫy, bao gồm số lượng sâu bẫy theo thời gian thực và thông số mòi trường được phân tích bằng cóng cụ học máy, từ đó cung cấp thông qua trinh duyệt web và ứng dụng điện thoại. Kết quả của nghiên cứu này đề xuất một giải pháp hữu hiệu trong việc bẩy và đếm sâu, từ đó đưa ra cảnh báo về sự xuất hiện của sâu keo mùa thu tại Việt Nam.

Fall armyworm (Spodoptera frugiperda J. E. Smith) has been considered one of the most devastating pests of maize crops (Zea mays L.). In Vietnam, the data on the occurrence of fall armyworm population in the field has been not comprehensively reported due to the lack of facilities. In this study, we introduced an automated fall armyworms (adult moths) counting system and a website providing real - time information about fall armyworm in Vietnam have been introduced. Particularly, a counting system has been designed based on the traditional pheromone traps. The sensors have been merged into the instrument to count the frequency of adult moths and together record the temperature and humidity data. In the greenhouse conditions, the specificity of pheromone - based traps and the accuracy of counting function have been exhibited. The whole data, including the real - time amount of trapped insects and environmental conditions, has beeh analyzed based on the machine - learning method, consequently, send to the Internet browser and applications. Taken together, our study could provide an effective insect counting tool for the forecast of the fall armyworms in Vietnam.

TTKHCNQG, CVv 201

Xem toàn văn
  • [1] Tsapparellas G.; Jin N.; Dai X.; Fehringer G. (2020), Laplacian scores-based feature reduction in IoT systems for agricultural monitoring and decision-making support.,Sensors, 20 (18): 5107.
  • [2] M.; Pirino P.; Moradpour M.; Gatto G. (2021), Monitoring indoor people presence in buildings using low-cost infrared sensor array in doorways.,Sensors, 21 (12): 4062.
  • [3] Pinkston J.; Ratzlaff K.; Madden G.; Fowler S. (2008), An inexpensive infrared detector to verify the delivery of food pellets.,J Exp Anal Behav, 90 (2): 249 - 255.
  • [4] Li B.; Parekh M. H.; Adams R. A.; Adams T. E.; Love C. T.; Pol V. G.; Tomar V. (2019), Lithium - ion battery thermal safety by early internal detection, prediction and prevention.,Sci Rep, 9 (1): 13255.
  • [5] Akhter F.; Khadivizand S.; Siddiquei H. R.; Alahi M. E.; Mukhopadhyay S. (2019), IoT enabled intelligent sensor node for smart city: Pedestrian counting and ambient monitoring.,Sensors, 19 (15): 3374
  • [6] Chen H.; Markham J. (2020), Using microcontrollers and sensors to build an inexpensive CO2 control system for growth chambers.,Appl Plant Sci, 8 (10): e11393.
  • [7] Oxer J.; Blemings H. (2009), Practical Arduino: Cool projects for open source hardware.,
  • [8] (2020), Manual on integrated fall armyworm management,
  • [9] Westbrook J.; Nagoshi R.; Meagher R.; Fleischer S.; Jairam S. (2016), Modeling seasonal migration of fall armyworm moths.,Int J Biometeorol, 60 (2): 255 - 267.
  • [10] Li W.; Chen M.; Li M.; Sun C.; Wang L. (2019), Automated counting of sex - pheromone attracted insects using trapped images.,Proceedings of the 11th Conference of International Federation for Information Processing, 40 - 53.
  • [11] Hong S. -J.; Nam I.; Kim S. -Y.; Kim E.; Lee C. - H.; Ahn S.; Park I. -K.; Kim G. (2021), Automatic pest counting f-rom pheromone trap images using deep learning object detectors for Matsucoccus thunbergianae monitoring.,Insects, 12 (4): 342.
  • [12] Haenniger S.; Goergen G.; Akinbuluma D.; Kunert M.; Heckel G.; Unbehend M. (2020), Sexual communication of Spodoptera frugiperda f-rom West Africa: Adaptation of an invasive species and implications for pest management.,Sci Rep, 10 (1): 2892.
  • [13] Lê Xuân Vị; Lê Thị Tuyết Nhung; Kim Thị Hiền; Trịnh Xuân Hoạt (2020), Biological c-haracteristics of fall armyworm Spodoptera frugiperda (Smith) (Noctuidae: Lepidoptera) damaged maize.,J Plant Protection, 6: 33-37 (in Vietnamese).
  • [14] Trần Thị Thu Phương; Đỗ Nguyên Hạnh; Hồ Thị Thu Giang; Hà Viết Cường (2019), Identification of invasive species fall armyworm Spodoptera frugiperda (Lepidoptera: Noctuidae) on maize in Ha Noi in spring 2019.,J Plant Protection, 2: 56 - 68 (in Vietnamese).
  • [15] Hang D. T.; Lam P. V.; Wyckhuys K. A. G. (2020), First record of fall armyworm Spodoptera frugiperda (J. E. Smith (Lepidoptera: Noctuidae) on maize in Vietnam.,Zootaxa, 4772 (2): 4711.
  • [16] De Groote H.; Kimenju S. C.; Munyua B.; Palmas S.; Kassie M.; Bruce A. (2020), Spread and impact of fall armyworm (Spodoptera frugiperda J. E. Smith) in maize production areas of Kenya.,Agric Ecosyst Environ, 292: 106804.
  • [17] Ranum P.; Peña-Rosas J. P.; Garcia - Casal M. N. (2014), Global maize production, utilization, and consumption.,Ann N Y Acad Sci, 1312: 105 - 112.
  • [18] Brookes G.; Dinh T. X. (2021), The impact of using genetically modified (GM) corn/maize in Vietnam: Results of the first farm - level survey.,GM Crops Food, 12 (1): 71 - 83.
  • [19] Rouf Shah T.; Prasad K.; Kumar P. (2016), Maize - A potential source of human nutrition and health: A review.,Cogent Food Agric, 2 (1): 1166995.