Information

Insektsidentifiering

Insektsidentifiering


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Den finns i min lägenhet i Finland. Jag var tvungen att döda den för att hindra den från att komma undan innan jag letade efter kameran, men den såg ungefär likadan ut levande och intakt. Dens längd är ungefär en halv centimeter, och de yngre ser mörkare ut. Det finns ofta i mörker. Sedan deras utseende märker jag ofta röda och lätt kliande insektsbett på morgonen. Frågan är vad är denna insekt?


Det påminner mig om silverfisk, en vanlig vinglös husinsekt.


Vetenskapligt namn: Lycorma delicatula (Vit)
Beställa: Hempitera
Familj: Fulgoridae
Namnet lanternfly är vilseledande fläckiga lyktor har lite gemensamt med någon typ av fluga. En annan missuppfattning uppstår när man tittar på vuxna med utspridda vingar, vilket gör att de ser ut som nattfjärilar. Fläckiga lyktflugor är planthoppare i ordningen Hemiptera, eller äkta insekter, och är nära besläktade med cikador, bruna marmorerade stinkbaggar, bladlöss och lövhoppare. Alla insekter i denna ordning har genomträngande-sugande mundelar som gör att de kan borra sig in i en växts floem för att livnära sig direkt på den sockerhaltiga juicen.

I de nuvarande angreppen har fläckig lykta visat sig ha en generation per år bestående av fyra nymfala stadier, ett vuxenstadium och övervintring som äggmassor. Eftersom de är sanna buggar smälter fläckiga lyktor framåt mellan stadierna. Äggkläckningen sker under en längre tidsperiod med nymferna i första stadium som dyker upp i maj och juni. Parning sker från slutet av augusti med äggläggning som äger rum i september till november eller tills den första dödande fryser.

Foton: Äggläggning, Hatch och 1st Instar, 2nd Instar, Vuxna: Emelie Swackhamer, Penn State University, Bugwood.org Eggs: Lawrence Barringer, PA Department of Agriculture, Bugwood.org 3rd Instar: Dalton Ludwick, USDA-ARS/Virginia Tech 4th Instar: Richard Gardner, Bugwood.org.


Insektklassificering – Insekternas egenskaper

Insekter finns i många olika miljöer. De finns i många former, storlekar och färger. Alla insekter delar dock flera definierande egenskaper som skiljer dem från andra djur. Alla insekter har:

  • 3 par ben
  • ett exoskelet
  • brukar ha vingar någon gång i livet
  • antenner
  • 3 kroppssegment: huvud, bröstkorg och buk
  • livscykel involverar metamorfos (antingen fullständig eller ofullständig)

PowerPoint -presentationer/webbinarier

17 januari 2019: Idaho Hort Expo (Boise)

5 februari 2019: Boulder County Biodlingskurs (Longmont)

5 februari 2019: Seminarium, Institutionen för jordbruksbiologi (Fort Collins)

7 februari 2019: ProGreen Expo (Denver)

12-13 februari 2019: Western Colorado Pest Management Conference (Grand Junction)

21 februari 2019: Hampinsektdiskussion (Rocky Ford)

6 mars 2019: Colorado Arborists and Lawn Care Professionals (CALCP) årskonferens (Aurora)

9 mars 2019: SymROSEium, Denver Rose Society (Denver)

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

19 maj 2019 Northeastern IPM Center (webinarium)

17 juli 2019: Sentinel Plant Network Workshop, Cheyenne Botanic Gardens (Cheyenne)

29 augusti 2019: Institutionsseminarium, Purdue University (West Lafayette)

12 september 2019: GCA Shirley Meneice årliga konferens, Denver Botanic Gardens (Denver)

19 september 2019 ISA-RMC årsmöte (Westminster)

1 november 2019: Master Gardener Webinar, Emerald Ash Borer (Fort Collins)

6 november 2019: CSU Front Range Pest Management Workshop (Loveland)

7 november 2019: Hemp Growers Workshop (Fort Collins)

21 november 2019: ISA-RMC årliga workshop om bekämpningsmedel (Denver)

6 december 2019: Poudre School District Nurses (Fort Collins)

11 december 2019: Rocky Mountain Regional Turfgrass Conference and Trade Show (Aurora)

12 december 2019: College of Agricultural Sciences Distinguish Lecture Series (Fort Collins)

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

1 februari 2020: Garfield County AgExpo (gevär)

6–7 februari 2020: ProGreen Expo (Denver, CO)

11–12 februari 2020: konferens om skadedjursbekämpning i västra Colorado (Fruita, CO)

20 februari 2020: Rocky Mountain Green Industry Conference and Trade Show (Casper, Wyoming)

24 februari 2020: Colorado Fruit and Vegetable Growers Association, årsmöte (Denver, CO)

4 mars 2020 Colorado Arborists and Lawn Care Professionals, årsmöte (Fort Collins)

7 mars 2020 High Plains Landscape Workshop (Fort Collins)


Andra vanliga pollinatorer

Det & rsquos bin som vi brukar tänka på när det gäller pollinering och särskilt honungsbin får mest press. Men vilda bin visar sig också vara hårt arbetande, särskilt mot bakgrund av minskningen av honungsbin och andra inhemska pollinatortal.

Användningen av ensamma mason bin undersöks, särskilt för pollinering av trädfrukter. Snickarbin är en annan viktig pollinator. Du kommer ofta att hitta detta bi surrande under ditt hems takfot, och det brukar misstas för en humla.

Getingar är en mycket viktig pollinator, men de är inte riktigt lika effektiva när de pollinerar blommor, eftersom pollen är mindre benägna att hålla fast vid deras kroppar. En blåvingad geting, Scolia dubia, gillar särskilt växter som t.ex. Solidago (Golden Rod). Pappers getingar är en annan pollinator som får det mesta av sitt protein från larver snarare än pollen.


Hur kan jag avgöra om tallbaggen angriper mina träd?

Under utbrott är alla träd – försvagade och friska – mottagliga. Sommaren som ett träd attackeras kommer det att se grönt och friskt ut. De första tecknen på attacken kommer att märkas i slutet av sommaren.

    eller små (1 till 2 tum) massor av harts kommer att finnas på stammen.
  • Det kommer också att finnas rött tråkigt damm i barksprickor och på marken runt trädet. Detta tråkiga damm kommer att ha en storlek och konsistens som sträcker sig från mjölliknande till sockerliknande.
  • Ibland om trädet är mycket friskt och attackerna är begränsade, kan trädet “kasta ut” skalbaggarna. Dessa träd kan identifieras av större beckrör med den vuxna skalbaggen ofta fast i hartset.
  • Om attackerna lyckades kan vita C-formade larver lätt hittas under barken i augusti eller september.

Vid denna tidpunkt är träden vanligtvis borta från återhämtning. Följande vår blir nålarna på dessa angripna träd gula till ljusröda. Träet kommer att visa blåfärgning av svampen Ceratocystis montia. Efter att de vuxna skalbaggarna dyker upp blir de döda träden matt röda och blir gråa året efter. Det finns andra insekter och störningar som kan förväxlas med några av symtomen och tecknen på kolonisering av fjälltallbaggar.

Rådgör med en professionell skogsmästare eller South Dakota -certifierad arborist för att vara säker på att problemet har identifierats korrekt.


Snabb och tillförlitlig identifiering av insekter är viktig i många sammanhang, från upptäckt av sjukdomsvektorer och invasiva arter till sortering av material från inventeringar av biologisk mångfald. På grund av bristen på adekvat kompetens har det länge funnits ett intresse för att utveckla automatiserade system för denna uppgift. Tidigare försök har baserats på mödosam och komplex handgjord extraktion av bildfunktioner, men de senaste åren har det visat sig att sofistikerade konvolutionella neurala nätverk (CNN) kan lära sig att extrahera relevanta funktioner automatiskt, utan mänskligt ingripande. För att nå exakthet på expertnivå i CNN-identifieringar kräver tyvärr betydande beräkningskraft och enorma träningsdatauppsättningar, som ofta inte är tillgängliga för taxonomiska uppgifter. Detta kan åtgärdas med hjälp av funktionsöverföring: ett CNN som har förutbildats i en generisk bildklassificeringsuppgift exponeras för de taxonomiska bilderna av intresse, och information om dess uppfattning av dessa bilder används för att träna ett enklare, dedikerat identifieringssystem. Här utvecklar vi en effektiv metod för överföring av CNN-funktioner, som uppnår expertnivåns noggrannhet vid taxonomisk identifiering av insekter med träningsuppsättningar på 100 bilder eller mindre per kategori, beroende på datauppsättningen. Specifikt extraherar vi rika representationer av mellanliggande till högnivåbildsfunktioner från CNN-arkitekturen VGG16 förutbildad på ImageNet-datauppsättningen. Denna information skickas till en linjär stödvektor maskinklassificerare, som är utbildad i målproblemet. Vi testade hur vårt tillvägagångssätt fungerar på två typer av utmanande taxonomiska uppgifter: 1) att identifiera insekter för högre grupper när de sannolikt tillhör undergrupper som inte har setts tidigare och 2) identifiera visuellt liknande arter som är svåra att skilja åt även för experter. För den första uppgiften nådde vårt tillvägagångssätt

Snabb och tillförlitlig identifiering av insekter, antingen till arter eller till högre taxonomiska grupper, är viktig i många sammanhang. Insekter utgör en stor del av den biologiska mångfalden på vår planet, och framsteg i förståelsen av planetens ekosystems sammansättning och funktion är delvis beroende av vår förmåga att effektivt hitta och identifiera de insekter som bor i dem. Det finns också ett behov av enkel och exakt identifiering av insekter för att ta itu med problem relaterade till människors mat och hälsa. Sådana tillämpningar inkluderar upptäckt av insekter som är skadedjur av grödor (FAO 2015), sjukdomsvektorer (WTO 2014) eller invasiva arter (GISD 2017).

Det är svårt att identifiera insekter på grund av deras enorma artdiversitet [mer än 1,02 miljoner arter som hittills beskrivits (Zhang 2011)] och den betydande variationen inom arter på grund av kön, färgmorph, livscykel etc. Med viss träning kan man lära sig hur att särskilja högre taxonomiska grupper, såsom ordnar, men redan på familjenivå blir uppgiften ganska utmanande, även för experter, om vi inte begränsar problemet till ett visst livsstadium, geografiskt område eller insektsordning. Generellt sett, ju lägre taxonomisk nivå, desto mer utmanande blir identifieringsuppgiften (fig. 1). På artnivå kan tillförlitlig identifiering kräva år av utbildning och specialisering på en viss insekttaxon. Sådana sakkunniga taxonomer är ofta efterfrågade, särskilt för grupper som inte är pråliga och attraktiva, och deras tid kan läggas bättre än på rutinidentifieringar.

En schematisk illustration av insekters taxonomi. Hela trädet är organiserat i hierarkiska led, det innehåller cirka 1,02 miljoner kända arter och flera miljoner som återstår att beskriva. Att klassificera ett exemplar till en grupp av högre rang, såsom ordning, är vanligtvis relativt enkelt med en blygsam mängd träning. Utmaningen och mängden erforderlig expertis ökar avsevärt (övergång från grönt till rött) när den taxonomiska rangordningen sänks.

En schematisk illustration av insekters taxonomi. Hela trädet är organiserat i hierarkiska led, det innehåller cirka 1,02 miljoner kända arter och flera miljoner som återstår att beskriva. Att klassificera ett exemplar till en grupp med högre rang, till exempel ordning, är vanligtvis relativt enkelt med en blygsam träning. Utmaningen och mängden erforderlig expertis ökar avsevärt (övergången från grönt till rött) när den taxonomiska rankningen sänks.

Av dessa skäl har det länge funnits ett intresse för att utveckla automatiserade bildbaserade system för insektsidentifiering (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). Gemensamt för alla sådana system som är designade hittills är att de är beroende av handgjord funktionsextraktion. "Handgjorda" eller "handkonstruerade" är standardtermer inom maskininlärning och datorseende som hänvisar till tillämpningen av någon process, som en algoritm eller en manuell procedur, för att extrahera relevanta funktioner för identifiering från rådata (bilder i vårt fall) . Exempel på funktioner som har använts för taxonomisk identifiering inkluderar vingmönstermönstret, den relativa positionen för vingårskorsningar och konturen av vingen eller hela kroppen. Även om många av dessa system uppnår goda identifieringsprestanda, har behovet av specialfunktionsextraktion skräddarsydd för varje uppgift begränsat deras användning i praktiken.

Under de senaste åren har djupinlärning (DL) och konvolutionerande neurala nätverk (CNN) dykt upp som de mest effektiva metoderna för en rad problem inom automatiserad klassificering (LeCun et al. 2015 Schmidhuber 2015), och datorseende är ett av de områden där dessa tekniker har haft en transformativ effekt. Grundidéerna har funnits länge (Fukushima 1979, 1980 Fukushima et al. 1983) men en betydande ökning av komplexiteten och storleken på neurala nätverk och en enorm ökning av datamängden som används för träning har genererat spektakulära framsteg under de senaste åren. Denna utveckling skulle i sin tur inte ha varit möjlig utan den extra beräkningskraft som moderna grafiska processorenheter (GPU: er) medför.

I motsats till traditionella metoder för maskininlärning, som kräver handgjord extrahering av funktioner, möjliggör DL och CNN: er inlärning från en uppsättning träningsdata. Vid end-to-end-inlärning består inmatningen av märkta rådata, såsom bilder, inget annat. Bilderna kan till och med representera olika vyer, kroppsdelar eller livsstadier – CNN hittar automatiskt de relevanta funktionerna för uppgiften. CNN:er har varit särskilt framgångsrika i bildklassificeringsuppgifter, där stora märkta träningsuppsättningar är tillgängliga för övervakat lärande. Den första supermänskliga prestandan för GPU-drivna CNN (Cireşan et al. 2011) rapporterades 2011 i en trafikskylttävling (Stallkamp et al. 2011). Genombrottet kom 2012, då en CNN -arkitektur kallad AlexNet (Krizhevsky et al. 2012) utkonkurrerade alla andra system i ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (Russakovsky et al. 2015), då innehöll 1,3 miljoner bilder uppdelade i 1000 kategorier , till exempel "lejon", "kopp", "bilhjul" och olika raser av katter och hundar. Sedan dess har CNN -prestanda förbättrats avsevärt tack vare utvecklingen av djupare, mer komplexa neurala nätverksarkitekturer och användningen av större datamängder för utbildning. Licensiering med öppen källkod för DL-utvecklingsramverk har utlöst ytterligare metodiska framsteg genom att attrahera en stor utvecklargemenskap.

Att träna ett komplext CNN från grunden till prestandanivåer som är i nivå med människor kräver en enorm uppsättning märkta bilder och kräver en betydande mängd beräkningsresurser, vilket innebär att det för närvarande inte är realistiskt att utbilda ett särskilt CNN för de flesta bildklassificeringsuppgifter. Men under de senaste åren har det upptäckts att man kan dra fördel av ett CNN som har utbildats i en generisk bildklassificeringsuppgift för att lösa ett mer specialiserat problem med en teknik som kallas överföra lärande (Caruana 1995 Bengio 2011 Yosinski et al. 2014 Azizpour et al. 2016). Detta minskar beräkningsbördan och gör det också möjligt att dra nytta av kraften hos ett sofistikerat CNN även när utbildningsuppsättningen för uppgiften är måttlig till liten.

Två varianter av transfer learning har prövats. I den första, finjustering, är det förutbildade CNN något modifierat genom att finjustera modellparametrar så att CNN kan lösa den specialiserade uppgiften. Finjustering tenderar att fungera bra när den specialiserade uppgiften liknar den ursprungliga uppgiften (Yosinski et al. 2014), men det kan kräva en hel del träningsdata och beräkningskraft. Det är också mottagligt för överanpassning av den specialiserade uppgiften när datamängderna är små eftersom det felaktigt kan associera en sällsynt kategori med en irrelevant funktion, till exempel en speciell typ av bakgrund, som bara råkar vara närvarande i de få bilderna i den kategorin i träningssetet.

Den andra varianten av transfer learning kallas överföring av funktioner, och involverar användningen av det förtränade CNN som en automatiserad funktionsextraktor (Donahue et al. 2014 Oquab et al. 2014 Razavian et al. 2014 Zeiler och Fergus 2014 Azizpour et al. 2016 Zheng et al. 2016). Det förutbildade CNN exponeras för utbildningsuppsättningen för den specialiserade uppgiften, och information extraheras sedan från de mellanliggande lagren i CNN och fångar bildfunktioner på låg till hög nivå, se beskrivning av CNN-lagerarkitekturen nedan). Funktionsinformationen används sedan för att träna ett enklare maskininlärningssystem, till exempel en stödvektormaskin (SVM) (Cortes och Vapnik 1995), om den mer specialiserade uppgiften. Funktionsöverföring i kombination med SVM tenderar att fungera bättre än finjustering när den specialiserade uppgiften skiljer sig från den ursprungliga uppgiften. Det är beräkningsmässigt mer effektivt, fungerar för mindre bilduppsättningar och SVM:er är mindre mottagliga för överanpassning när man arbetar med obalanserade datamängder, det vill säga datamängder där vissa kategorier representeras av väldigt få exempel (He och Garcia 2009).

Sofistikerade CNN och överföringsinlärning har använts framgångsrikt under de senaste åren för att förbättra klassificeringen av vissa biologiska bilduppsättningar, till exempel "Caltech-UCSD Birds-200-2011" (Birds-200-2011) (Wah et al. 2011) ( 200 arter, 40–60 bilder per art) och ”102 kategori blomsterdatauppsättning” (Flowers-102) (Nilsback och Zisserman 2008) (102 blommarter som vanligen förekommer i Storbritannien, 40–258 bilder per art) (tabell 1) . Liknande men större datauppsättningar från medborgarforskare utforskas i flera pågående projekt, till exempel Merlin Bird ID (Van Horn et al. 2015), [email protected] (Joly et al. 2014) och iNaturalist (webbapplikation tillgänglig på http:/ /www.inaturalist.org). Dessa datamängder innefattar utomhusbilder av arter som vanligtvis är lätta att separera för människor, åtminstone med viss utbildning, och de automatiska identifieringssystemen konkurrerar inte riktigt i noggrannhet med mänskliga experter än.

Jämförelse av prestanda för vissa automatiska bildidentifieringssystem före CNN: er och några senaste state-of-the-art CNN-baserade metoder på två populära finkorniga datamängder (dvs. datamängder med kategorier som liknar varandra), Bird-200-2011 (Wah et al. 2011) och Flower-102 (Nilsback och Zisserman 2008)

Metoder. Fågel. Blomma. Referenser.
Pre-CNN metoder
Färg+SIFT 26.7 81.3 (Khan et al., 2013)
GMaxPooling 33.3 84.6 (Murray och Perronnin, 2014)
CNN-baserade tekniker
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)
Bilinjärt CNN 84.1 (Lin et al., 2015)
Förfinade CNN 86.4 (Zhang et al., 2017)
Metoder. Fågel. Blomma. Referenser.
Pre-CNN metoder
Färg+SIFT 26.7 81.3 (Khan et al., 2013)
GMaxPooling 33.3 84.6 (Murray och Perronnin, 2014)
CNN-baserade tekniker
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)
Bilinjärt CNN 84.1 (Lin et al., 2015)
Förfinade CNN 86.4 (Zhang et al., 2017)

Notera: Alla CNN-baserade metoder använde förutbildad VGG16 och överföringsinlärning (Simonyan och Zisserman 2014). Siffror indikerar procentandelen korrekt identifierade bilder i den fördefinierade testuppsättningen, som inte användes under träningen.

Jämförelse av prestanda för vissa automatiska bildidentifieringssystem före CNN: er och några senaste state-of-the-art CNN-baserade metoder på två populära finkorniga datamängder (dvs. datamängder med kategorier som liknar varandra), Bird-200-2011 (Wah et al. 2011) och Flower-102 (Nilsback och Zisserman 2008)

Metoder. Fågel. Blomma. Referenser.
Pre-CNN metoder
Färg+SIFT 26.7 81.3 (Khan et al., 2013)
GMaxPooling 33.3 84.6 (Murray och Perronnin, 2014)
CNN-baserade tekniker
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)
Bilinjär CNN 84.1 (Lin et al., 2015)
Förfinade CNN 86.4 (Zhang et al., 2017)
Metoder. Fågel. Blomma. Referenser.
Pre-CNN-metoder
Färg+SIFT 26.7 81.3 (Khan et al., 2013)
GMaxPooling 33.3 84.6 (Murray och Perronnin, 2014)
CNN-baserade tekniker
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)
Bilinjärt CNN 84.1 (Lin et al., 2015)
Raffinerad CNN 86.4 (Zhang et al., 2017)

Notera: Alla CNN-baserade metoder använde förtränad VGG16 och överföringsinlärning (Simonyan och Zisserman 2014). Siffror anger andelen korrekt identifierade bilder i den fördefinierade testuppsättningen, som inte användes under träningen.

Huvudsyftet med den aktuella artikeln är att undersöka i vilken utsträckning CNN-funktionsöverföring kan användas för att utveckla exakta diagnostiska verktyg med tanke på realistiska bilduppsättningar och beräkningsbudgetar tillgängliga för systematiker. Artikeln representerar en av de första tillämpningarna av CNN-funktionsöverföring till utmanande och realistiska taxonomiska uppgifter, där en hög nivå av identifieringsnoggrannhet förväntas. Till skillnad från tidigare studier har alla oberoende identifikationer som används här för utbildning och validering tillhandahållits av taxonomiska experter med tillgång till de avbildade exemplaren. Således har experterna kunnat undersöka karaktärer som är kritiska för identifiering men som inte syns på bilderna, till exempel detaljer på den ventrala sidan av prover avbildade uppifrån. Experterna har också haft tillgång till insamlingsdata, vilket ofta underlättar identifiering.

Vi undersökte två typer av utmanande taxonomiska uppgifter: 1) identifiering till högre grupper när många exemplar sannolikt tillhör undergrupper som inte har setts tidigare och 2) identifiering av visuellt liknande arter som är svåra att skilja åt även för experter. För den första uppgiften samlade vi två datauppsättningar bestående av olika bilder av Diptera -ansikten respektive dorsal habitus av Coleoptera. För den andra uppgiften använde vi bilder av tre närbesläktade arter av Coleoptera -släktet Oxythyrea, och av nio arter av Plecoptera-larver (Lytle et al. 2010). Utbildning av det automatiska identifieringssystemet baserades helt och hållet på de ursprungliga bilderna, ingen förbehandling användes för att hjälpa datorn att identifiera funktioner som är viktiga för identifiering.

I alla våra experiment använde vi CNN -arkitekturen VGG16 med vikter förtränade på ImageNet -datamängden (Simonyan och Zisserman 2014) för extrahering av funktioner och en linjär SVM (Cortes och Vapnik 1995) för klassificering. Vårt arbete fokuserade på att optimera utvinningstekniker för att nå höga nivåer av identifikationsnoggrannhet. Vi analyserade också de fel som gjorts av det automatiserade identifieringssystemet för att förstå begränsningarna i vårt tillvägagångssätt. Slutligen, för att validera allmängiltigheten av våra fynd, testade vi vårt optimerade system på flera andra biologiska bildklassificeringsuppgifter som studerats i den senaste litteraturen om automatiserad identifiering.


Insamling och identifiering av insekter

Insektsinsamling och identifiering: Tekniker för fält och laboratorium, andra upplagan, är den definitiva texten om alla aspekter som krävs för att samla in och korrekt förbereda prover för identifiering. Den här boken innehåller detaljerade taxonomiska nycklar till insekter och besläktade leddjur, och ger senaste klassificeringsändringar i olika insekttaxor, tillsammans med uppdaterade konserveringsmaterial och tekniker för molekylära och genomiska studier. Den inkluderar metoder för uppfödning, förvaring och frakt av prover, tillsammans med en stödjande ordlista. Nya avsnitt ger förslag på hur insekter och andra leddjur kan användas inom och utanför det formella klassrummet och undersöker för närvarande accepterade procedurer för insamling av insekter på brottsplatser.

Den här boken är en nödvändig referens för proffs inom entomologi och forskare som söker den mest uppdaterade taxonomin och teknikerna för insamling och konservering. Det kommer att fungera som en värdefull resurs för entomologistudenter och yrkesverksamma som behöver illustrativ och detaljerad information för enkel identifiering av leddjur.

Insektsinsamling och identifiering: Tekniker för fältet och laboratoriet, andra upplagan, är den definitiva texten om alla aspekter som krävs för att samla in och korrekt förbereda prover för identifiering. Den här boken innehåller detaljerade taxonomiska nycklar till insekter och besläktade leddjur, och ger senaste klassificeringsändringar i olika insekttaxor, tillsammans med uppdaterade konserveringsmaterial och tekniker för molekylära och genomiska studier. Den innehåller metoder för uppfödning, lagring och frakt av prover, tillsammans med en stödjande ordlista. Nya avsnitt ger förslag på hur insekter och andra leddjur kan användas inom och utanför det formella klassrummet och undersöker för närvarande accepterade procedurer för insamling av insekter på brottsplatser.

Denna bok är en nödvändig referens för entomologiska proffs och forskare som söker den mest uppdaterade taxonomin och tekniker för insamling och bevarande. Det kommer att fungera som en värdefull resurs för entomologistudenter och yrkesverksamma som behöver illustrativ och detaljerad information för enkel identifiering av leddjur.


Insektsidentifiering - Biologi

Följande fotografier av insekter tillhandahålls för att hjälpa eleverna med grundläggande insektsidentifiering. Var medveten om att dikotomiska nycklar, liknande de som används för orderklassificering, också finns för att separera insekter i familjer och ännu längre in i släkten och arter. Användningen av sådana nycklar ligger i de flesta fall utanför ramen för denna bok. Men i vissa fall kan dessa behöva hänvisas till för identifiering av mindre vanliga insekter. I den här texten kan en jämförelse med färgfotografier eller andra korrekt identifierade exemplar (t.ex. i referenssamlingar) när en elev har placerat en insekt korrekt vara en produktiv metod för att tilldela insamlade insekter vanliga namn . Förutom följande färgfotografier kan många fältguider hjälpa till med klassificering av familjer och vanliga namn.

Alla 4-H- och FFA-studenter i Indiana måste känna igen ordning och vanliga namn för följande lista över insekter. För att hjälpa till med identifiering tillhandahålls ett färgfoto av var och en av dessa tillsammans med en kort beskrivning av insekten, dess biologi, skadedjurets status och livscykel.

Information om utvalda skadeinsekter i deras skadestadium, tillsammans med livshistoria och bekämpningsrekommendationer ges i en medföljande text Hur man hanterar radikala buggar, ID 403.

Purdue Extension Entomology, 901 West State Street, West Lafayette, IN 47907 USA, (765) 494-4554


Insektsidentifiering - Biologi

Lucid matrix key programvara låter dig bygga multi-media identifieringsnycklar och distribuera dem via CD och webben. Discover Life har webbaserade identifieringsverktyg. Vårt mål här är att visa hur vi kan integrera dessa teknologier. Vi tar en identifieringsnyckel till insektsorder, utvecklade med Lucid -byggaren och konverterar den till en IDnature -guide som vi kommer att göra tillgänglig genom Discover Life. Vi hoppas att detta partnerskap kommer att leda till att fler experter bygger interaktiva nycklar som vi kan leverera både på CD -skivor och via webben. Denna gemensamma insats började i augusti 2003. Hjälp oss om du kan, vi har fortfarande miljontals arter kvar.

Följande order finns i guiden. Klicka på dem för att lära dig mer eller gå till Insecta på Discover Life.

Insekter utgör den största delen av artens mångfald på planeten. Många miljoner insektsarter finns och entomologer har delat in dem i ett hanterbart antal enheter som kallas Orders. Medlemmarna i varje insektsordning har härrört från en gemensam förfader, delar liknande strukturella egenskaper och har vissa biologiska egenskaper gemensamt.

Inte alla insektsordningar är lika i artnummer vissa beställningar har bara några hundra arter medan andra har mer än 100 000 arter. Utbudet av strukturella egenskaper och biologiska egenskaper tenderar att vara bredare i de mer artrika orden.

Förutsägelser om insekts biologi, beteende och ekologi kan göras när du väl känner till dess ordning. Men hur kan du veta den ordning som en insekt tillhör? Insekter kan identifieras på olika sätt. Att jämföra ett exemplar med en bok med illustrationer av identifierade insekter är ett sätt. Att använda en tryckt nyckel är ett annat sätt. Denna datornyckel kombinerar fördelarna med dessa metoder och lägger till en ny dimension av enkelhet och kraft i identifieringsprocessen.

Denna enkla nyckel är utformad för att identifiera de vanligaste vuxna insekterna att beställa. Nyckeln har designats för att användas av avancerade gymnasieelever, nybörjarstudenter och andra intresserade av entomologi. Vi har skrivit nyckeln så att eleverna ska lära sig om insekternas struktur och biologi samtidigt som de identifierar dem.

Vi har inkluderat tre grupper av leddjur i denna nyckel (Protura, Collembola och Diplura) som är nära besläktade med insekter.

Hur kan du avgöra om en insekt är en vuxen och kan identifieras med den här nyckeln? Det är en enkel fråga utan ett enkelt svar. Om din insekt har fullt utvecklade, funktionella vingar så är det en vuxen. Vissa vuxna insekter har dock minskade, icke-funktionella vingar och andra har inga vingar alls. I dessa fall har de vuxna formerna fullt utvecklade könsorgan vid bukens spets.