Coherent Backscattering from Free-Flying Insects : Implications for Remote Species Identification
(2024)- Abstract
- The alarming decline in global insect populations and diversity calls for improved
monitoring methods with species specificity. Conventional trapping techniques are
labor-intensive and fail to provide real-time in situ data on species composition. In
response, novel remote and automated monitoring methods have emerged, offering
the potential for high-resolution and efficient data collection. However, existing
remote sensing techniques, which primarily focus on wingbeat frequencies or direct
insect imaging, have inherent limitations. These include the overlap of wingbeat
frequencies between species and image challenges of focusing on rapid-moving
free-flying insects.
To address these challenges, our... (More) - The alarming decline in global insect populations and diversity calls for improved
monitoring methods with species specificity. Conventional trapping techniques are
labor-intensive and fail to provide real-time in situ data on species composition. In
response, novel remote and automated monitoring methods have emerged, offering
the potential for high-resolution and efficient data collection. However, existing
remote sensing techniques, which primarily focus on wingbeat frequencies or direct
insect imaging, have inherent limitations. These include the overlap of wingbeat
frequencies between species and image challenges of focusing on rapid-moving
free-flying insects.
To address these challenges, our research group has developed an entomological
lidar, using the Scheimpflug principle to acquire signals across various distances.
This approach captures detailed spectroscopic and dynamic features. Lidar could be
a realistic photonic solution for monitoring the state of insect populations and
diversity. My Ph.D. research investigates how the unique optical properties of
insects, as characterized through infrared hyperspectral imaging, can enhance their
identification in situ through lidar with multiple spectral bands or photonic
methodologies. Specifically, I'm exploring how wing reflectance, interference
patterns, surface roughness, and polarimetry can improve insect species
differentiation. This research also investigates promising methodologies like dualband
and hyperspectral lidar, which could identify insects in flight by their microand
nanoscopic features.
Entomological Lidar, combined with innovative photonic techniques, could
complement or transform insect monitoring. This transformation can enhance pest
control strategies, strengthen biodiversity studies, and deepen our knowledge of
these crucial organisms. (Less) - Abstract (Swedish)
- Måste fånga fler: En riktig Pokédex för att identifiera insekter
Föreställ dig ett verktyg som kan identifiera levande insekter direkt i fält, precis som
en Pokédex i verkligheten. Ny teknologi kan göra denna dröm till verklighet, och
börjar med att förstå de utmaningar vi står inför.
Konventionella metoder för att studera insekter kan vara tidskrävande, svåra att
skala upp och ger sällan realtidsinformation, ofta kräver de att vi fångar in eller till
och med avlivar individer. Därför behövs nya verktyg för att snabbt identifiera dessa
viktiga varelser utan att störa deras naturliga beteende. Banbrytande teknik som
automatisering, och fjärranalys, samt datorseende, och maskininlärning utvecklas
för att... (More) - Måste fånga fler: En riktig Pokédex för att identifiera insekter
Föreställ dig ett verktyg som kan identifiera levande insekter direkt i fält, precis som
en Pokédex i verkligheten. Ny teknologi kan göra denna dröm till verklighet, och
börjar med att förstå de utmaningar vi står inför.
Konventionella metoder för att studera insekter kan vara tidskrävande, svåra att
skala upp och ger sällan realtidsinformation, ofta kräver de att vi fångar in eller till
och med avlivar individer. Därför behövs nya verktyg för att snabbt identifiera dessa
viktiga varelser utan att störa deras naturliga beteende. Banbrytande teknik som
automatisering, och fjärranalys, samt datorseende, och maskininlärning utvecklas
för att övervaka och identifiera insekter. Men utmaningar finns – insekter i flykt är
svåra att fokusera på, och identifiering baserad på vingfrekvens har begränsningar.
Med miljontals insektsarter på jorden är snabb bedömning av biologisk mångfald
och övervakning av insekter en komplex uppgift.
För att möta behovet av mindre arbetskrävande, kostnadseffektiva, icke-invasiva
och storskaliga metoder för långsiktig insektsövervakning, har vårt team utvecklat
ett specialiserat verktyg: entomologisk lidar. Detta system använder en laserstråle
för att räkna insekter på avstånd i luften. Vi kan sedan analysera det reflekterade
ljuset för att skilja arter och samla in enorma datamängder – tänk dig att registrera
100 000 insektsobservationer på en enda dag! Det är 1 000 gånger mer än en vanlig
insektsfälla klarar. Vår teknik ger en enorm fördel för att mäta förändringar i
biologisk mångfald och förstå insektsmigrationsmönster.
Även lidar har svårt att exakt identifiera varje insekt. Här kommer min forskning in.
Jag undersöker hur insektsvingar sprider ljus för att förbättra identifieringen. Tänk
dig att varje art har osynliga "fingeravtryck" på sina vingar – mönster av färg och
ljusreflektion som avslöjar deras identitet. Till och med bruna nattfjärilsvingar visar
överraskande färger med skimmer vid specifika våglängder. Genomskinliga vingar,
som hos bananflugor, uppvisar skiftande färger som påminner om såpbubblor på
grund av tunnfilmsinterferens. Min forskning fokuserar på hur vingmembranens
tjocklek påverkar dessa ljusinteraktioner. Genom att förstå vingars ljusspridning kan
vi förbättra identifieringen av insekter på avstånd i fält.
Vårt team utvecklar specialiserade lidarsystem för att detektera dessa mönster. Detta
verktyg kan revolutionera insektsstudier med långtgående effekter på
skadedjursbekämpning, bevarandeinsatser och vår förståelse av dessa avgörande
varelser. (Less)
Please use this url to cite or link to this publication:
https://lup.lub.lu.se/record/0ccd4e1a-5a20-400a-b82e-ca1d54b1cdf8
- author
- Li, Meng
LU
- supervisor
- opponent
-
- Prof. Vukusic, Pete, Exeter University, United Kingdom.
- organization
- alternative title
- Koherent återspridning från fritt flygande insekter : Implikationer för fjärridentifiering av arter
- publishing date
- 2024-10-04
- type
- Thesis
- publication status
- published
- subject
- keywords
- lidar, insect, bark beetle, scheimpflug, wing beat frequency, interference pattern, biodiversity, hover fly, moth, mosquito, remote sensing, monitoring, hyperspectral, entomology, laser
- pages
- 323 pages
- publisher
- Department of Physics, Lund University
- defense location
- Lecture Hall Rydbergsalen, Department of Physics, Professorsgatan 1, Faculty of Engineering LTH, Lund University, Lund.
- defense date
- 2024-10-04 09:15:00
- ISSN
- 1102-8718
- 1102-8718
- ISBN
- 978-91-8104-153-8
- 978-91-8104-154-5
- language
- English
- LU publication?
- yes
- id
- 0ccd4e1a-5a20-400a-b82e-ca1d54b1cdf8
- date added to LUP
- 2024-09-03 09:06:55
- date last changed
- 2024-09-10 09:20:04
@phdthesis{0ccd4e1a-5a20-400a-b82e-ca1d54b1cdf8, abstract = {{The alarming decline in global insect populations and diversity calls for improved<br/>monitoring methods with species specificity. Conventional trapping techniques are<br/>labor-intensive and fail to provide real-time in situ data on species composition. In<br/>response, novel remote and automated monitoring methods have emerged, offering<br/>the potential for high-resolution and efficient data collection. However, existing<br/>remote sensing techniques, which primarily focus on wingbeat frequencies or direct<br/>insect imaging, have inherent limitations. These include the overlap of wingbeat<br/>frequencies between species and image challenges of focusing on rapid-moving<br/>free-flying insects.<br/>To address these challenges, our research group has developed an entomological<br/>lidar, using the Scheimpflug principle to acquire signals across various distances.<br/>This approach captures detailed spectroscopic and dynamic features. Lidar could be<br/>a realistic photonic solution for monitoring the state of insect populations and<br/>diversity. My Ph.D. research investigates how the unique optical properties of<br/>insects, as characterized through infrared hyperspectral imaging, can enhance their<br/>identification in situ through lidar with multiple spectral bands or photonic<br/>methodologies. Specifically, I'm exploring how wing reflectance, interference<br/>patterns, surface roughness, and polarimetry can improve insect species<br/>differentiation. This research also investigates promising methodologies like dualband<br/>and hyperspectral lidar, which could identify insects in flight by their microand<br/>nanoscopic features.<br/>Entomological Lidar, combined with innovative photonic techniques, could<br/>complement or transform insect monitoring. This transformation can enhance pest<br/>control strategies, strengthen biodiversity studies, and deepen our knowledge of<br/>these crucial organisms.}}, author = {{Li, Meng}}, isbn = {{978-91-8104-153-8}}, issn = {{1102-8718}}, keywords = {{lidar; insect; bark beetle; scheimpflug; wing beat frequency; interference pattern; biodiversity; hover fly; moth; mosquito; remote sensing; monitoring; hyperspectral; entomology; laser}}, language = {{eng}}, month = {{10}}, publisher = {{Department of Physics, Lund University}}, school = {{Lund University}}, title = {{Coherent Backscattering from Free-Flying Insects : Implications for Remote Species Identification}}, url = {{https://lup.lub.lu.se/search/files/194434756/Thesis_Meng_Li_LUCRIS.pdf}}, year = {{2024}}, }