‘Canegrubs’ (whitegrubs; Coleoptera: Scarabaeidae) feed on the roots of sugarcane plants, reducing plant vigour and yield, and if left untreated they have the potential to rapidly increase the impacted area in the following year. For the targeted control of the canegrub, it is essential that the location of the affected areas is identified. However, identifying canegrub damage in the field is difficult due to the often impenetrable nature of sugarcane. The objective of this research was to use geographic object‐based image analysis (GEOBIA) and high spatial resolution satellite imagery to map canegrub damage. The GEOBIA mapping approach used in this research was based on the following key steps for three selected study sites in Queensland, Australia: (1) initial segmentation of sugarcane block boundaries and further segmentation of each block into smaller homogenous objects; (2) classification and subsequent omission of fallow/harvested fields, tracks and other non‐sugarcane features; (3) identification of ‘potentially’ grub‐damaged areas within each block based on low NDVI and high image texture values; and (4) identification of ‘likely’ grub affected areas based on the absolute difference in NDVI and texture values between the ‘potentially’ grub damaged areas and the remaining parts of each block. Overall accuracies were between 53‐79%. Further research will focus on improving these mapping accuracies. The results of this research will help cane growers to manage and reduce damage caused by canegrubs and increase future yields

Chandler, Keith

Derby, Lisa

Jennings, Jillian

Johansen, Kasper

Robson, Andrew

Sallam, Nadar

Samson, Peter

University of Queensland eSpace

1 
 
Mapping Sugarcane Grub Damage from High Spatial Resolution 
Satellite Imagery 
 
Kasper Johansen a,*, Andrew Robson b, Peter Samson c, Nadar Sallam d, Keith Chandler e, Lisa 
Derby d, Jillian Jennings e 
a Biophysical Remote Sensing Group, , School of Geography, Planning and Environmental 
Management, The University of Queensland, Brisbane, QLD 4072, Australia. 
b Precision Agriculture Research Group, School of Science and Technology, University of New 
England, Armidale, NSW 2351, Australia. 
c Sugar Research Australia, 50 Meier Road, Indooroopilly, QLD 4068, Australia. 
d Sugar Research Australia, 71378 Bruce Highway, Meringa, QLD 4865, Australia. 
e Sugar Research Australia, 26 Ashfield Road, Bundaberg, QLD 4670, Australia. 
 
*Corresponding author: k.johansen@uq.edu.au, +61733467016 
 
Abstract: Canegrubs feed on the roots of sugarcane plants, reducing plant vigour and yield, 
and  if  left untreated  they have  the potential  to  rapidly  increase  the  impacted area  in  the 
following year. For the targeted control of the canegrub,  it  is essential that the  location of 
the affected areas is identified. However, identifying canegrub damage in the field is difficult 
due to the often impenetrable nature of sugarcane. The objective of this research was to use 
geographic  object‐based  image  analysis  (GEOBIA)  and  high  spatial  resolution  satellite 
imagery to map canegrub damage. The GEOBIA mapping approach used in this research was 
based on the following key steps for three selected study sites in Queensland, Australia: (1) 
initial segmentation of sugarcane block boundaries and further segmentation of each block 
into  smaller  homogenous  objects;  (2)  classification  and  subsequent  omission  of 
fallow/harvested  fields,  tracks  and  other  non‐sugarcane  features;  (3)  identification  of 
‘potentially’  grub‐damaged  areas  within  each  block  based  on  low  NDVI  and  high  image 
texture  values; and  (4)  identification of  ‘likely’ grub affected areas based on  the absolute 
difference in NDVI and texture values between the ‘potentially’ grub damaged areas and the 
remaining parts of each block. Overall accuracies were between 53‐79%. Further  research 
will focus on improving these mapping accuracies. The results of this research will help cane 
growers to manage and reduce damage caused by canegrubs and increase future yields. 
Keywords: GEOBIA, GeoEye‐1, sugarcane grub damage, Queensland Australia, eCognition 
 
 
1.  Introduction 
The greyback canegrub, Dermolepida albohirtum, is the principal pest of sugarcane crops in 
North Queensland, Australia. Previous estimates of annual loss of cane production caused as 
a result of grub damage are around $10 million (Allsopp et al., 1993; Chandler, 2002). This 
pest exhibits a one‐year lifecycle where adult beetles emerge following the onset of rainfall 
around October–December, and  lay eggs  in the soil  in December–January. The  larval stage 
has three instars feeding extensively on the root mass, causing reduced growth, stool tipping 
and ultimately plant death  (Sallam, 2011). By  the  time damage symptoms are apparent  in 
the field in May–June, it is too late and unfeasible to conduct chemical treatment because of 
the size of the sugarcane. Therefore, sugarcane growers need to apply chemical treatment 
well  before  the  commencement  of  beetle  flight  (Sallam,  2011).  Although  it  is  difficult  to 
2 
 
predict  where  greyback  cane  beetles  will  lay  their  eggs,  canegrub  damage  has  been 
identified as a function of the extent of damage sustained in the same field or fields nearby 
in previous  years  (Sallam and  Lowe, 2012). Hence,  knowledge on  the  spatial  location and 
extent of canegrub damage can facilitate the assessment of where damage is likely to occur 
the  following  year  and  hence  where  treatment  should  be  applied  to  prevent  the  next 
crop/ratoon from becoming infested. 
High  spatial  resolution  satellite  imagery  collected  in  May‐June  when  canegrub  damage 
symptoms are most apparent may be used determine the location and extent and canegrub 
damage.  The  development  of  a  mapping  approach  may  reduce  the  time  and  costs  of 
identifying areas with potential canegrub damage. High spatial  resolution satellite  imagery 
and geographic object‐based image analysis (GEOBIA) were considered most appropriate for 
identifying canegrub damage because of the various spatial extents of damage. The aim of 
this  research  was  to  use  GEOBIA  and  high  spatial  resolution  satellite  imagery  to  map 
canegrub damage in three selected areas in Queensland with known canegrub damage. 
 
2.  Study area 
The  three  study  areas were  located  around Mackay, Home Hill  and Gordonvale  in North 
Queensland, Australia. The selected location of each of the three study areas was based on 
records of canegrub damage in 2010 and a preliminary survey of farmers by Sugar Research 
Australia (SRA) during June‐July 2011. The Gordonvale study area was  located 10 km south 
of Cairns and  covered 128 km2. The Home Hill  study area was  located 7 km  south of Ayr 
along the southern banks of the Burdekin River and covered 53 km2. The Mackay study area 
was located approximately 15 km southwest of Mackay and covered an area of 66 km2.  
 
3.  Methods   
3.1.  Field and image data 
Field data  identifying  the  location of  canegrub damage were  collected  for  all  three  study 
sites  between  March  and  June  2013  and  included  (1)  damaged  areas  identified 
independently of the imagery; and (2) suspected canegrub damaged areas visually identified 
from the images prior to image processing and mapping. 
High spatial resolution satellite imagery was collected by the GeoEye‐1 sensor in 2013 for all 
three  study  sites.  All  the  satellite  images  were  radiometrically  corrected  to  at‐sensor 
reflectance  values  and orthorectified using  the  Shuttle Radar Topography Mission  (SRTM) 
smoothed  30  m  Digital  Elevation  Model  (DEM).  After  the  orthorectification,  the 
panchromatic band (0.5 m pixels) was merged with the multi‐spectral bands (2 m pixels) to 
pan‐sharpen  the  images.  Finally,  the  images were  geometrically matched  to  the  existing 
spatial GIS layers of sugarcane block boundaries. 
 
3.2.  GEOBIA method 
The eCognition Developer 8.9  software was used  to develop  an  approach  for mapping of 
canegrub damage based on  the pan‐sharpened  imagery.  Initially,  the existing GIS  layer of 
block boundaries was used  to  segment  the  sugarcane block boundaries.  Subsequently, all 
areas  with  sugarcane  within  the  block  boundaries  were  mapped  to  exclude  fallow  and 
already harvested areas from further analysis. Then, a fine scale segmentation at a new level 
was produced to divide each block into smaller homogenous objects. 
As canegrub damage  is often manifested by reduced growth, stool tipping and exposure of 
bare ground, the cane occurring within an object representing canegrub damage appeared 
3 
 
less green than healthy undamaged cane. Hence, the NDVI was produced to automatically 
locate those parts of a block with the lowest 30 quantile of NDVI values. This threshold was 
empirically  derived.  As  different  blocks  have  different  cane  varieties  and  hence  different 
reflectance properties, the analysis was done at the block level. 
The damaged areas often displayed a  ‘rougher’ texture than healthy cane. Hence, an edge 
detection  filter was used to  identify distinct brightness edges. To reduce noise, a Gaussian 
smoothing  filter  was  used  to  highlight  areas  with  rough  texture.  Subsequently,  the  70 
quantile  (30% of highest values) of the smoothed edge  layer was used to  identify the 30% 
brightest  objects,  indicating  areas  with  lots  of  edges,  i.e.  rough  texture,  which  can  be 
expected  in  areas  with  damaged  sugarcane.  This  calculation  was  also  done  for  each 
individual block  to  avoid  confusion  caused by different  cane  varieties.  If  these  conditions 
were fulfilled, the objects were considered to be potential grub damage. 
As tracks between  individual blocks were often  incorrectly classified as grub damage, these 
were subsequently excluded, if the objects were elongated, narrow, had smooth edges and 
had a direction of +/‐ 5 degrees of the main block direction. As the potential ‘grub damaged’ 
objects  only  represented  those  areas  with  the  lowest  NDVI  values  and  roughest  texture 
within  each block  at  this  stage  in  the mapping  approach,  it was  considered  important  to 
assess the absolute NDVI and texture difference between the potential grub damage objects 
and  the  remaining  parts  of  each  individual  block.  Hence,  a  number  of  conditions  were 
specified  in  the  rule  set  to  classify  the  likelihood  of  an  object  representing  grub  damage 
based on how different the NDVI and texture values were in relation to the remaining parts 
of  the  block.  For  an  object  to  be  classified  as  ‘likely’  grub  damage,  absolute  differences 
above a set threshold in both NDVI and texture values were required. Further refinements to 
the classification was also performed, e.g. by excluding very small objects (< 50 pixels) and, if 
an object classified as  low  likelihood grub damage was completely enclosed by  likely grub 
damage objects, the ‘low likelihood’ objects were reclassified ‘likely’. 
 
3.3.  Validation 
The classified maps were  imported  into ArcGIS  for  interpretation and validation purposes. 
These field based observations were compared to the mapping results and used to calculate 
the mapping accuracy. 
 
4.  Results and discussion 
The developed rule set was found to be transferable between the three study sites, as it was 
developed  based  on  statistics  related  to  each  individual  image  scene  and  individual 
sugarcane blocks within each  image  scene. An example of  the canegrub damage mapping 
results  is provided  in Figure 1. The  field based observations of  the Gordonvale area were 
categorised into  light, moderate and heavy grub damage, whereas grub damage was noted 
as present or absent at the Home Hill and Mackay sites. 
 
     
Figure 1. (a) The original image and (b) the mapped canegrub damage (yellow) for an area around Gordonvale.
100 0 10050 Meters
4 
 
Between 70% and 80% of  the grub damage was correctly mapped  for  the Gordonvale site 
using  the  rule  set developed  in  the eCognition  software,  relative  to  field‐based  validation 
(Table 1). The locations with heavy grub damage had the highest mapping accuracy, which is 
not  surprising as  these areas appeared visually more distinct  in  the  satellite  imagery. The 
mapping accuracies for the Home Hill and Mackay sites were 52.9% and 67.3% respectively. 
Several  locations  without  grub  damage,  but  classified  with  grub  damage,  occurred.  The 
locations incorrectly classified with grub damage did, in most cases, appear with some level 
of disturbance  caused by  the presence of weeds,  rat and pig damage,  sprawling or water 
inundation. Therefore, the mapping results may be used to alert growers to where damage 
of various kinds  is present. As damage  cause a  reduction  in yield,  it  can be assumed  that 
growers would be  interested  in  inspecting any kind of damage occurring on their property 
before a subsequent treatment strategy is decided upon and applied. 
 
Table 1. Accuracy assessment of mapped grub damage based on field data. 
  Light grub damage Moderate grub damage Heavy grub damage
Classified correctly  68  36 11 
Not classified  36  21 3 
% correctly classified  65.4%  63.2% 78.6% 
 
 
5.  Conclusions and future work 
This research provides an automated canegrub damage mapping approach using high spatial 
resolution  satellite  imagery  and  the  eCognition  software.  The  initial  mapping  results 
appeared with mapping accuracies between 53‐79%.  It  is expected that a refined mapping 
approach will  produce  higher mapping  accuracies  based  on  additional  information  to  be 
included  in the mapping approach: (1) soil type; (2) distance to neighbouring mapped grub 
damage; (3) grub damage history based on mapped time‐series (currently  including 3 years 
of  imagery);  and  (4)  years  since  last  soil  treatment.  The  research  results  will  help  cane 
growers to manage and reduce damage caused by canegrubs and increase future yields. 
 
Acknowledgements 
Sugar  Research  Australia  provided  funding  for  this  research.  Respective  Mills,  and 
Productivity  Services provided different  types of GIS data  layers  and direct help with  this 
research. Thanks to all the  local cane growers  involved for contributing to this work and to 
Dr Francois‐Regis Goebel (CIRAD, Montpellier, France) and his research team for help. 
 
References 
Allsopp P.G., Chandler K.J., Samson P.R., Story P.G., 1993, Pests of Australain sugarcane. 
Bureau of Sugar Experiment Stations: Brisbane, Australia. 
Chandler K.J., 2002, Strategies to control greyback canegrub in early harvested ratoon crops. 
SRDC Final Report SD02022, BSES, Indooroopilly, Australia. 
Sallam N., 2011, Review of current knowledge on the population dynamics of Dermolepida 
albohirtum (Waterhouse) (Coleoptera: Scarabaeidae). Australian Journal of 
Entomology, Volume 50: 300‐308. 
Sallam N., Lowe G., 2012, Implementation of a risk assessment program to forecast greyback 
canegrub damage in Mulgrave sugarcane fields. Proceedings of the Australian Society 
of Sugar Cane Technologist, Volume 34: 98‐106. 


Mapping whitegrub damage in sugarcane from high spatial resolution satellite imagery

https://espace.library.uq.edu.au/view/UQ:355143/UQ355143_OA.pdf

Mapping whitegrub damage in sugarcane from high spatial resolution satellite imagery

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

University of Queensland eSpace