Advanced

Unbiasing entomological kHz Scheimpflug LIDAR data

Andersson, Alexandra LU (2018) FYSM60 20172
Department of Physics
Combustion Physics
Abstract
Insects can be mapped using a method called Scheimpflug Lidar (LIght Detection And Ranging). Sending out light in the near infrared range and detecting the backscattered echo, it is possible to resolve flying organisms in range and time. Insect observations can be distinguished from the background signal through adaptive thresholding.

The detected signal will contain two components; one from light that has scattered on the insect body, and the second due to the wing-beats cycles of the insect. Further, the shape of the wing-beat signal may contain several harmonics due to non harmonic motion and specular reflections.

The wing-beat frequency (WBF) of an insect can be found using a parametrization model where the wing-beat component... (More)
Insects can be mapped using a method called Scheimpflug Lidar (LIght Detection And Ranging). Sending out light in the near infrared range and detecting the backscattered echo, it is possible to resolve flying organisms in range and time. Insect observations can be distinguished from the background signal through adaptive thresholding.

The detected signal will contain two components; one from light that has scattered on the insect body, and the second due to the wing-beats cycles of the insect. Further, the shape of the wing-beat signal may contain several harmonics due to non harmonic motion and specular reflections.

The wing-beat frequency (WBF) of an insect can be found using a parametrization model where the wing-beat component of signal is projected on a number of harmonic functions. Projections using different possible WBF are done, and the frequency that generates the lowest residual is chosen as the WBF of the signal. Previously, the model has been used in short frequency ranges around a WBF estimated from the signal and the power spectrum of the signal since the model is biased towards minimum possible frequency and Nyqvist frequency.

In this thesis, three different compensation methods to overcome the frequency preferences of the model has been investigated with promising results. Further, range biasing and detection limits of the system has been investigated, showing that a longer exposure time makes it possible to detect signals with almost five times as low intensity and reduced the apparent size of the insect. Regarding the range biasing, the system generally detects more observations at short ranges due to higher sensitivity. However, when the range increases a higher amount of observations with long transit time is detected. (Less)
Popular Abstract (Swedish)
Malaria är idag en av världens vanligaste och dödligaste sjukdomar; bara år 2015 avled nästan en halv miljon människor i malaria vilket gör malariamyggan till det dödligaste djuret på jordklotet. Det stora problemet med Malaria är att det inte finns något tillgänglingt vaccin/medicin för fattiga i utsatta länder; det som finns på marknaden idag är malariaprofylax som fungerar både som vaccin och medicin. Ska man åka till ett malariadrabbat område får man helt enkelt äta medicin under den peioden i förebyggande syfte. De som bor i Malriadrabbadde områden får leva utan vaccin och sedan ta profylax om de skulle få Malaria, vilket många får flera gånger. Det finns ett antal problem med profylaxen; de skyddar endast till ca 80 \%,... (More)
Malaria är idag en av världens vanligaste och dödligaste sjukdomar; bara år 2015 avled nästan en halv miljon människor i malaria vilket gör malariamyggan till det dödligaste djuret på jordklotet. Det stora problemet med Malaria är att det inte finns något tillgänglingt vaccin/medicin för fattiga i utsatta länder; det som finns på marknaden idag är malariaprofylax som fungerar både som vaccin och medicin. Ska man åka till ett malariadrabbat område får man helt enkelt äta medicin under den peioden i förebyggande syfte. De som bor i Malriadrabbadde områden får leva utan vaccin och sedan ta profylax om de skulle få Malaria, vilket många får flera gånger. Det finns ett antal problem med profylaxen; de skyddar endast till ca 80 \%, malariaparasiterna blir resistenta mot dem precis som bakterier blir resistenta vid överanvändning av antibiotika så de måste bytas ut efterhand, och de är väldigt dyra för människor i utvecklingsländer med låg inkomst, som ofta är de som bor i malariadrabbade områden.

Eftersom det är problematiskt med profylaxen får man försöka hitta på andra sätt att undvika malaria, dvs att undvika myggorna, vilket i princip innebär att använda myggspray och myggnät över sängen. Tyvärr anpassar sig myggorna efter detta. I Tanzania till exempel, där regeringen gett ut gratis myggnät som en del i ett preventionsprogram mot Malaria, har tiden på dygnet då myggorna är aktiva ändrats på några mygg-generationer, (en mygga lever ca 10-14 dagar), då enbart de honor som biter tidigare på kvällen kunnat överleva och lägga ägg.
Detta innebär att det är av intresse att kartlägga antalet myggor, vilka arter, vilka platser och vilken tid på dygnet de är aktiva. Detta kan bland annat göras med hjälp av myggfällor som lockar till sig myggorna med hjälp av koldioxid. Ett annat sätt är att använda sig av en metod som heter Lidar, som innebär att man skickar ut en laserstråle i ett område med insekter. När insekterna sedan flyger igenom strålen reflekteras ljuset från insektens kropp och vingar, som sedan detekteras. Resultatet är en signal där man kan detektera spridning från en insektskropp med vingslag ovanpå. När man använder denna metod detekteras flera olika sorters insekter och inte bara myggor. Som tur är har laboratorieundersökningar visat att myggor har högre vingslagsfrekvens (antalet vingslag per sekund, dvs myggor slår fortare med sina vingar), än de flesta andra insekter. Detta innebär att om man kan hitta vingslagsfrekvensen i de detekterade signalerna kan man skilja på myggor och andra insekter och på så sätt kan man studera myggornas beteende och förekomst och därmed lättare kunne förebygga Malaria och vidare spridning av Malaria genom till exempel stadsplanering och dränering av våtmark. (Less)
Please use this url to cite or link to this publication:
author
Andersson, Alexandra LU
supervisor
organization
course
FYSM60 20172
year
type
H2 - Master's Degree (Two Years)
subject
keywords
Entomological LIDAR, Insect detection, Wing-beat frequency, Unbiasing of analysis model
language
English
id
8936336
date added to LUP
2018-03-07 11:12:48
date last changed
2018-03-07 11:12:48
@misc{8936336,
  abstract     = {Insects can be mapped using a method called Scheimpflug Lidar (LIght Detection And Ranging). Sending out light in the near infrared range and detecting the backscattered echo, it is possible to resolve flying organisms in range and time. Insect observations can be distinguished from the background signal through adaptive thresholding. 

The detected signal will contain two components; one from light that has scattered on the insect body, and the second due to the wing-beats cycles of the insect. Further, the shape of the wing-beat signal may contain several harmonics due to non harmonic motion and specular reflections. 

The wing-beat frequency (WBF) of an insect can be found using a parametrization model where the wing-beat component of signal is projected on a number of harmonic functions. Projections using different possible WBF are done, and the frequency that generates the lowest residual is chosen as the WBF of the signal. Previously, the model has been used in short frequency ranges around a WBF estimated from the signal and the power spectrum of the signal since the model is biased towards minimum possible frequency and Nyqvist frequency. 

In this thesis, three different compensation methods to overcome the frequency preferences of the model has been investigated with promising results. Further, range biasing and detection limits of the system has been investigated, showing that a longer exposure time makes it possible to detect signals with almost five times as low intensity and reduced the apparent size of the insect. Regarding the range biasing, the system generally detects more observations at short ranges due to higher sensitivity. However, when the range increases a higher amount of observations with long transit time is detected.},
  author       = {Andersson, Alexandra},
  keyword      = {Entomological LIDAR,Insect detection,Wing-beat frequency,Unbiasing of analysis model},
  language     = {eng},
  note         = {Student Paper},
  title        = {Unbiasing entomological kHz Scheimpflug LIDAR data},
  year         = {2018},
}