Development of spotted wing drosophila in fruits of two raspberry cultivars

Octena mušica ploda (Drosophila suzukii (Matsumura, 1931)) polifagna je strana invazivna vrsta koja uzrokuje ekonomske štete u uzgoju jagodastog voća diljem svijeta. Štetnik je rasprostranjen u Hrvatskoj i s obzirom da su ekonomske štete u plasteničkoj proizvodnji jagodastog voća zabilježene prije nekoliko godina, mogu se očekivati nove štete u uzgoju bobičastog voća. Razvoj štetnika praćen je na 50 prezrelih plodova sorata ‘Amira’ i ‘Sugana’ uzgajanih u plastenicima tijekom 2018. godine u Zagrebu. Cilj istraživanja bio je utvrditi sortnu preferenciju štetnika kako bi se procijenio rizik od njegove pojave u uzgoju maline. Prisutnost štetnika zabilježena je na obje sorte u isto vrijeme, a vrsta D. suzukii bila je dominantna octena muha u uzorkovanim plodovima. Značajno više octenih muha i vrste D. suzukii razvilo se na sorti ‘Amira’. Na sorti \u27Amira\u27 ukupno se razvilo 373 primjeraka ženki i 211 primjeraka mužjaka vrste D. suzukii, dok se na sorti \u27Sugana\u27 razvilo 253 primjeraka ženki i 142 primjerka mužjaka. Prosječan broj štetnika po plodu maline na sorti \u27Amira\u27 iznosio je 11.68, a na sorti \u27Sugana\u27 7.9. Vrsta D. suzukii razvija se u visokim populacijama u plasteničkom uzgoju maline te predstavlja ozbiljnu opasnost za uzgoj maline na području istraživanja.Spotted wing drosophila (Drosophila suzukii (Matsumura, 1931)) a polyphagous alien invasive species causes economic damages in cultivation of soft fruits all over the word. It is widespread in Croatia and considering that the economic damage occurred in greenhouse cultivation of soft fruit several years ago, new damage in this production can be expected. The pest development was monitored on 50 overripe fruits of cultivars \u27Amira\u27 and \u27Sugana\u27 cultivated in greenhouses in Zagreb in 2018 to investigate pest preference for these cultivars and to make a risk assessment in raspberry cultivation. Pest presence was recorded on both cultivars at the same time, and D. suzukii was dominant drosophilid species in development. Significantly more drosophilids as well as individuals of D. suzukii were developed on cultivar \u27Amira\u27. On \u27Amira\u27 373 female and 211 male of D. suzukii developed, while on \u27Sugana\u27 253 female and 142 males developed. Average number of pests per fruit on \u27Amira\u27 counted 11.68 and on \u27Sugana\u27 7.9. Drosophila suzukii develops in high populations in the greenhouse production of raspberry cultivars, which poses a serious risk for their cultivation in the study site

DIGITAL SYSTEMS FOR MONITORING PESTS IN APPLE PRODUCTION

Uvođenjem novih informacijskih tehnologija u preciznu poljoprivrednu proizvodnju razvijaju se digitalni sustavi za praćenje štetnika. Prednost je korištenja takvih sustava u pružanju informacija o prisutnosti štetnika i dinamici njegove populacije u nasadu u stvarnom vremenu, što pomaže proizvođačima u donošenju odluka o mjerama zaštite, u optimizaciji proizvodnje te pridonosi održivoj poljoprivrednoj proizvodnji. Stoga u posljednje vrijeme na tržištu raste broj razvijenih digitalnih sustava i dostupnih pametnih lovki za praćenje štetnika jabuke, posebno jabukova savijača, čija je točnost u prepoznavanju štetnika jednaka vizualnom pregledu stručnjaka. Osim jabukova savijača, korištenjem digitalnih sustava učinkovito se prate i drugi ekonomski štetnici jabuke, kao i štete, stoga bi njihovo korištenje u skoroj budućnosti moglo postati standard u proizvodnji jabuke i drugih poljoprivrednih kultura.With the introduction of new information technologies in precision agricultural production, digital systems are being developed for pest monitoring. The advantage of such systems is that they provide real-time information on the presence of pests and the dynamics of their population in the field, which helps producers make decisions on protective measures, optimize production, and contribute to sustainable agricultural production. Therefore, recently in the market there are more and more developed digital systems and available smart traps for monitoring apple pests, especially codling moth, whose accuracy in identifying pests is equal to the visual inspection of experts. In addition to codling moth, other economic apple pests, as well as damage, can be effectively monitored using digital systems, so their use may become a standard in the apple production of apples and other agricultural crops in the near future

Prvi nalaz smeđe mramoraste stjenice i veličina populacije u višegodišnjim nasadima u Hrvatskoj

The brown marmorated stink bug, Halyomorpha halys Stål, is an invasive Pentatomidae species that causes damage to economically important agricultural crops. It originated in East Asia but has successfully spread to many European countries. It has been present in Croatia since 2017, and its first mass emergence was detected in a soybean field in 2019. Therefore, the aim of this study was to determine the occurrence and population size of H. halys in perennial crops in important fruit growing areas in Croatia. According to the monitoring data, H. halys was detected in all surveyed areas and crops (apple, apricot, cherry, fig, grapevine, pear, plum, olive, and hazelnut). The largest population size was detected for hazelnut in the locality of Tovarnik, Vukovar-Syrmia County (79 individuals), for pear in the locality of Marijanci, OsjekBaranja County (31 individuals), and for apple in the locality of Staro Čiče, Zagreb County (25 individuals). In view of the fact that the weekly catches at some monitoring sites exceeded the established treatment threshold, control measures must be taken to prevent an increase in the population and significant damage in the future. In addition to hazelnuts, crops such as pears, apples and cherries are particularly threatened by this pest.Smeđa mramorasta stjenica (Halyomorpha halys Stål) je invazivna vrsta iz porodice Pentatomidae koja pričinjava štete na mnogim ekonomski značajnim poljoprivrednim kulturama. Porijeklom je iz istočne Azije, ali se uspješno proširila i u mnoge europske zemlje. U Hrvatskoj je prisutna od 2017. godine, a prva masovna pojava zabilježena je u usjevu soje 2019. godine. Stoga je cilj ovog istraživanja bio utvrditi pojavu i veličinu populacije vrste H. halys u višegodišnjim nasadima u važnijim voćarskim područjima u Hrvatskoj. Prema podacima praćenja, vrsta H. halys utvrđena je na svim istraživanim površinama i kulturama (jabuka, marelica, trešnja, smokva, vinova loza, kruška, šljiva, maslina i lijeska). Najveća populacija štetnika utvrđena je u nasadu lijeske na lokalitetu Tovarnik u Vukovarsko-srijemskoj županiji (79 jedinki), u nasadu kruške na lokalitetu Marijanci u Osječko-baranjskoj županiji (31 jedinka), te u nasadu jabuke na lokalitetu Staro Čiče u Zagrebačkoj županiji (25 jedinki). S obzirom na to da su tjedni ulovi na nekim lokalitetima praćenja bili iznad kritičnih brojeva, potrebno je poduzeti mjere suzbijanja kako bi se spriječio rast populacije i pojava značajnih šteta u budućnosti. Osim lijeske, kruška, jabuka i trešnja su kulture koje su najviše ugrožene od napada ovog štetnika

Učinkovitost analitičkih modela na bazi umjetnih neuronskih mreža u praćenju jabukova savijača te moljca kružnih mina i njegovih šteta

Current climate change situation is putting increasing pressure on agricultural systems, particularly on pest phenology. The frequent spread of invasive species, unexpected pest outbreaks, and the development of additional generations are some of the current problems. Integrated Pest Management (IPM) strategies therefore need to be changed, as do current monitoring techniques, which are increasingly unreliable and outdated. The need for more sophisticated, accurate, and efficient monitoring techniques is particularly necessary for economically important crops grown on large areas, such as apples. Apple production is threatened by numerous pests, the most important of which are from the butterfly order (Lepidoptera). Recently, artificial neural networks (ANN) have been increasingly used as a tool to build analytical models for automatic pest monitoring. In this dissertation, ANNs are used as a tool to build analytical models for monitoring the most important apple pests from the order Lepidoptera, codling moth (Cydia pomonella(Linnaeus, 1758)) and pear leaf blister moth (Leucoptera malifoliella(O. Costa, 1836)), as well as the damage caused by pear leaf blister moth on apple leaves. To develop the analytical models, datasetsof adhesivepads from traps and vegetation photos were collected in three apple orchards. The photos were annotated, resulting in 8142 annotations of codling moths, 4700 annotations of pear leaf blister moths, and 1880 annotations of damage to apple leaf (mines) by pear leaf blister moth. The results were statistically analyzed using the confusion matrix (CM). The main results of the dissertation are that the developed analytical models based on ANNs showed excellent detection results with 99.3% accuracy in detecting codling moth, 98.13% in detecting pear leaf blister moth and 94.6% in detecting damage to apple leaves caused by pear leaf blister moth. With an accuracy in detecting and counting individuals of codling moth, pear leaf blister moth and its damage higher than > 90% compared to an expert, the developed models proved to be effective and the established hypotheses were confirmed. These developed models contribute to the introduction of new technologies involving analytical models based on ANNs in the field of crop protection. The use of these models provides comprehensive insight into the orchard situation, reliable monitoring of pests and their damage in real time, leading to targeted pest control, reduction of pesticide residues, and a lower ecological footprint.Klimatske promjene uzrokuju probleme u svim aspektima poljoprivredne proizvodnje, pa tako i u praćenju i suzbijanju štetnika. Fenologija kukaca pod velikim je utjecajem klimatskih promjena. Promjene u temperaturi zraka izravno utječu na njihovu biologiju i ekologiju, dovode do povećanja reprodukcije, što uzrokuje pojavu dodatnih generacija kod brojnih štetnika, a time i posljedično većih šteta na usjevima. Osim sve većeg širenja invazivnih vrsta na nova područja, klimatske promjene imaju izravan utjecaj i na širenje neinvazivnih vrsta štetnika. S obzirom da se uvjeti pojave štetnika stalno mijenjaju, potrebno je prilagoditi metode njihovog praćenja. Metode integrirane zaštite bilja razvijene su kako bi se smanjili negativni utjecaji poljoprivrede na okoliš, a povećali prinosi i ekonomska isplativost proizvodnje. Međutim, ovakav pristup u posljednje vrijeme postaje sve manje praktičan i pouzdan, stoga se razvijaju prilagođene strategije za praćenje i suzbijanje štetnika, kako bi se odgovorilo na promjene klimatskih uvjeta. U posljednje vrijeme, sve više se primjenjuju umjetne neuronske mreže (eng. artificial neural network, ANN) kao alati za izradu modela za automatsko praćenje štetnika. Danas se neuronske mreže primjenjuju u mnogim segmentima života poput medicine, strojarstva i poljoprivrede. Većina modela dubokog učenja temelji se na umjetnim neuronskim mrežama, a korištenje dubokog učenja za automatsku detekciju štetnika putem fotografija sve se više primjenjuje u svrhu pravovremenog otkrivanja napada. Potreba za korištenjem automatskih sustava za praćenje štetnika osobito se ističe kod kultura koje se uzgajaju na velikim površinama, poput jabuke. Najznačajniji štetnici jabuke su kukci iz reda Lepidoptera - jabukov savijač (Cydia pomonella (Linnaeus, 1758)) čije se gusjenice razvijaju u plodu i moljac kružnih mina (Leucoptera maifoliella (O. Costa, 1836)) čije se gusjenice razvijaju u listu jabuke. Populacija navedenih vrsta kukaca prati se pomoću feromona te se temeljem njihove brojnosti i pogodnosti klimatskih uvjeta za razvoj donose odluke o suzbijanju. U suzbijanju se najčešće koriste kemijske mjere što je dovelo do pojave rezistentnosti, stoga postoji opravdanost za razvojem i implementacijom automatskih sustava za praćenje navedenih štetnika jabuke. Uzevši u obzir važnost ovih štetnika u proizvodnji jabuke, do sada je razvijeno nekoliko modela za praćenje jabukova savijača, međutim za razvoj učinkovitog analitičkog modela za praćenje štetnika potrebno je fotografije prikupljati na terenu, kako bi one predstavljale što pouzdaniji materijal za učenje i izradu modela. Kod svakog od do sada razvijenih modela za praćenje jabukova savijača potrebna su značajna poboljšanja u vidu točnosti, preciznosti i osjetljivosti, kao i u vidu manje potrošnje energije. Razvijeno je također i nekoliko modela za detekciju šteta od moljca kružnih mina. Da bi navedeni model bio potpuno učinkovit u pravovremenom otkrivanju napada, ključno je da uz štete na listovima, model prati i brojnost populacije odraslih jedinki moljca kružnih mina, jer se na taj način može ranije intervenirati i spriječiti nastanak oštećenja. Takav sustav za praćenje moljca kružnih mina do sada nije razvijen i ne postoji na tržištu. Nadalje, prema podacima iz literature, do sada razvijeni modeli za detekciju štetnika razvili su točnost detekcije veću od 90 % u odnosu na vizualni pregled stručnjaka, stoga se takvi modeli smatraju učinkovitima. S obzirom na navedeno, postavljene su sljedeće hipoteze istraživanja : 1. Analitički model na bazi umjetnih neuronskih mreža u odnosu na vizualni pregled stručnjaka ima točnost prepoznavanja i prebrojavanja jedinki jabukova savijača i moljca kružnih mina višu od 90 %. 2. Analitički model na bazi umjetnih neuronskih mreža u odnosu na vizualni pregled stručnjaka ima točnost prepoznavanja i prebrojavanja šteta na listu od moljca kružnih mina višu od 90 %. Stoga su ciljevi istraživanja u sklopu disertacije bili: 1. Izraditi analitički model za prepoznavanje i prebrojavanje jedinki jabukova savijača i moljca kružnih mina te utvrditi njegovu učinkovitost. 2. Izraditi analitički model za prepoznavanje i prebrojavanje šteta od moljca kružnih mina te utvrditi njegovu učinkovitost Tijekom istraživanja u svrhu razvoja analitičkih modela podaci su prikupljani u tri voćnjaka jabuke. Tijekom jedne vegetacijske sezone prikupljeno je 430 fotografija ljepljivih ploča jabukova savijača, 400 fotografija ljepljivih ploča moljca kružnih mina i 400 fotografija krošnje jabuke u svrhu detekcije šteta na listu. Prikupljene fotografije su zatim označavane (anotirane), što je rezultiralo s 8142 anotacija jabukova savijača, 4700 anotacija moljca kružnih mina i 1880 šteta na listu (mina). Nakon prikupljanja svih potrebnih podataka pristupilo se izradi analitičkih modela. Izrada modela na bazi umjetnih neuronskih mreža započinje definiranjem seta ulaznih i izlaznih varijabli te prilagodbom podataka potrebama razvoja modela. Ulazne varijable su prikupljene i označene fotografije manjih dimenzija 640x640 piksela, od originalne fotografije dimenzija 4000 x 3900 piksela. Kako bi se povećao broj fotografija na ulazu u umjetnu neuronsku mrežu, koristile su se i transformacije ulazne fotografije. Arhitektura umjetne neuronske mreže korištena u istraživanju u sklopu ove disertacije je EfficientDet 4 koja pokazuje najbolju kvalitetu detekcije objekata u fotografiji. Za izradu modela korišten je programski jezik Python 3.6 i biblioteka za umjetne inteligencije Tensorflow. Baza podataka, odnosno označenih fotografija podijeljena je na tri seta: set za trening, set za validaciju i set za test modela. Za trening modela koristilo se 80-95 % nasumično odabranih fotografija, preostalih 5-20 % fotografija koristilo se za validaciju (provjeru kvalitete modela tijekom same izrade), a za test modela koristilo se 30 novih fotografija, koje nisu korištene u prethodnim fazama razvoja. Validacija modela provodi se korištenjem različitih osnovnih statističkih elemenata koji definiraju preciznost detekcije objekata, kao i određenih statističkih indikatora. Testiranje modela, tj. provjera njegove kvalitete nakon ukupne izrade, provodi se zbog važnosti rada modela u praksi. Dobiveni rezultati testiranja modela statistički su se analizirali primjenom matrice zabune (eng. confusion matrix). Matrica se sastoji od 4 kategorije (TP - true positive, TN - true negative, FP - false positive i FN – false negative). Glavni rezultati disertacije pokazali su da razvijeni analitički modeli pokazuju izvrsne rezultate detekcije s 99,3 % točnosti u detekciji jabukova savijača, 98,13 % točnosti u detekciji moljca kružnih mina i 94,6 % točnosti u detekciji oštećenja listova jabuke od moljca kružnih mina. Uzevši u obzir da je točnost prepoznavanja i prebrojavanja jedinki jabukova savijača, moljca kružnih mina i šteta na listu od moljca kružnih mina veća od 90 % u odnosu na vizualni pregled stručnjaka, razvijeni modeli pokazali su se učinkovitima, a postavljene hipoteze prihvaćene. Primjenom ovih modela, omogućava će se detaljan i sveobuhvatan uvid u stanje voćnjaka jabuke. Model za praćenje odraslih oblika moljca kružnih mina, kao i modeli koji omogućuju kompletan uvid u situaciju u voćnjaku jabuke do sada ne postoje na tržištu i prvi put su predstavljeni u sklopu ove disertacije. Razvijeni modeli doprinose automatskom praćenju štetnika i održivoj proizvodnji jabuke. A znanstveni doprinos ove disertacije je u implementaciji novih tehnologija koje uključuju analitičke modele na bazi umjetnih neuronskih mreža u području zaštite bilja. Što se odnosi na razvoj sustava ranog uočavanja štetnika i primjenu analitičkih modela na bazi umjetnih neuronskih mreža u detekciji ekonomskih štetnika jabuke (jabukova savijača te moljca kružnih mina i njegovih šteta). Primjenom navedenih tehnologija unaprijedila bi se zaštita bilja, te smanjio ekološki otisak u voćarskoj proizvodnji

Controlling sycamore lace bug (Corythucha ciliata (say, 1832)) with natural polyphenols

Mrežasta stjenica platane najvažniji je štetnik američke platane. Suzbijanje štetnika u urbanim područjima otežano je zbog habitusa biljke, a primjena insekticida ugrožava zdravlje ljudi i životinja. Učinkovitost prirodnih polifenola dokazana je u suzbijanju mnogih štetnika, a njihova bi primjena u suzbijanju mrežaste stjenice platane doprinijela očuvanju okoliša i zdravlja ljudi. Cilj rada bio je utvrditi učinkovitost pripravaka na bazi ekstrakta kave (koncentracije 45 g/L), standarda kofeina (koncentracije 45g/L), ekstrakata lišća stevije (koncentracije 6 g/L i 75 g/L), te mješavine ekstrakata kave (koncentracije 45 g/L) i stevije (koncentracije 6 g/L) u suzbijanju stjenice. Najbolji učinak iskazao je pripravak na bazi kofeina (do 80 %), a potencijalni insekticidni učinak utvrđen je kod primjene mješavine ekstrakata kave i stevije (do 75 %). Insekticidnu učinkovitost istraživanih polifenola u suzbijanju ovog štetnika potrebno je dodatno istražiti i na drugim vrstama kukaca.The sycamore lace bug is the most important pest of the American sycamore. Pest control in urban areas is difficult due to the habit of the plant, and the use of insecticides endangers human and animal health. The efficacy of natural polyphenols has been demonstrated in the control of many pests, and their application in the control of the sycamore lace bug would help protect the environment and human health. The aim of this study was to determine the efficacy of preparations based on coffee extract (concentration 45 g/L), standard caffeine (concentration 45 g/L), stevia leaf extract (concentration 6 g/L and 75 g/L) and a mixture of coffee (concentration 45 g/L) and stevia extract (concentration 6 g/L) in pest control. The preparation based on caffeine showed the best efficacy (up to 80%), and the potential insecticidal activity was found when using mixtures of coffee and stevia extracts (up to 75%). The insecticidal efficacy of the studied polyphenols needs further investigation in other insect species

Controlling sycamore lace bug (Corythucha ciliata (say, 1832)) with natural polyphenols

Mrežasta stjenica platane najvažniji je štetnik američke platane. Suzbijanje štetnika u urbanim područjima otežano je zbog habitusa biljke, a primjena insekticida ugrožava zdravlje ljudi i životinja. Učinkovitost prirodnih polifenola dokazana je u suzbijanju mnogih štetnika, a njihova bi primjena u suzbijanju mrežaste stjenice platane doprinijela očuvanju okoliša i zdravlja ljudi. Cilj rada bio je utvrditi učinkovitost pripravaka na bazi ekstrakta kave (koncentracije 45 g/L), standarda kofeina (koncentracije 45g/L), ekstrakata lišća stevije (koncentracije 6 g/L i 75 g/L), te mješavine ekstrakata kave (koncentracije 45 g/L) i stevije (koncentracije 6 g/L) u suzbijanju stjenice. Najbolji učinak iskazao je pripravak na bazi kofeina (do 80 %), a potencijalni insekticidni učinak utvrđen je kod primjene mješavine ekstrakata kave i stevije (do 75 %). Insekticidnu učinkovitost istraživanih polifenola u suzbijanju ovog štetnika potrebno je dodatno istražiti i na drugim vrstama kukaca.The sycamore lace bug is the most important pest of the American sycamore. Pest control in urban areas is difficult due to the habit of the plant, and the use of insecticides endangers human and animal health. The efficacy of natural polyphenols has been demonstrated in the control of many pests, and their application in the control of the sycamore lace bug would help protect the environment and human health. The aim of this study was to determine the efficacy of preparations based on coffee extract (concentration 45 g/L), standard caffeine (concentration 45 g/L), stevia leaf extract (concentration 6 g/L and 75 g/L) and a mixture of coffee (concentration 45 g/L) and stevia extract (concentration 6 g/L) in pest control. The preparation based on caffeine showed the best efficacy (up to 80%), and the potential insecticidal activity was found when using mixtures of coffee and stevia extracts (up to 75%). The insecticidal efficacy of the studied polyphenols needs further investigation in other insect species

Monitoring System for <i>Leucoptera malifoliella</i> (O. Costa, 1836) and Its Damage Based on Artificial Neural Networks

The pear leaf blister moth is a significant pest in apple orchards. It causes damage to apple leaves by forming circular mines. Its control depends on monitoring two events: the flight of the first generation and the development of mines up to 2 mm in size. Therefore, the aim of this study was to develop two models using artificial neural networks (ANNs) and two monitoring devices with cameras for the early detection of L. malifoliella (Pest Monitoring Device) and its mines on apple leaves (Vegetation Monitoring Device). To train the ANNs, 400 photos were collected and processed. There were 4700 annotations of L. malifoliella and 1880 annotations of mines. The results were processed using a confusion matrix. The accuracy of the model for the Pest Monitoring Device (camera in trap) was more than 98%, while the accuracy of the model for the Vegetation Monitoring Device (camera for damage) was more than 94%, all other parameters of the model were also satisfactory. The use of this comprehensive system allows reliable monitoring of pests and their damage in real-time, leading to targeted pest control, reduction in pesticide residues, and a lower ecological footprint. Furthermore, it could be adopted for monitoring other Lepidopteran pests in crop production