Hopp til hovedinnholdet

Publications

NIBIOs employees contribute to several hundred scientific articles and research reports every year. You can browse or search in our collection which contains references and links to these publications as well as other research and dissemination activities. The collection is continously updated with new and historical material.

2024

To document

Abstract

Det er hovedkonklusjonen i en risikovurdering Vitenskapskomiteen for mat og miljø (VKM) har gjort for Miljødirektoratet. For biearter som er avhengige av én eller få plantearter for å overleve, vurderes risikoen som høyere (medium) på grunn av mulig konkurranse med honningbier om ressursene. Dette gjelder arter som rødknappsandbie. Også for humler i ensartede landskaper med begrensede blomsterressurser vurderes risikoen som medium. Oppdrag På oppdrag fra Miljødirektoratet har VKM oppsummert den tilgjengelige faglitteraturen om sammenhenger mellom hold av honningbier og deres effekter på ville pollinerende insekter, og vurdert om birøkt kan utgjøre en risiko for ville pollinatorer i Norge. VKM har også identifisert og vurdert effekten av mulige risikoreduserende tiltak. Risiko VKM har identifisert tre potensielle farer knyttet til hold av honningbier og vurdert risikoen for negative effekter på ville pollinatorer som følge av disse: Konkurranse om blomsterressurser. VKM vurderer at hold av honningbier medfører medium risiko for enkelte biearter som er avhengige av én eller få plantearter for å overleve, som rødknappsandbie og humler i ensartede landskaper med begrensede blomsterressurser. Dette skyldes mulig konkurranse om disse ressursene. For alle andre ville pollinerende insekter i Norge, vurderes risikoen fra konkurranse om blomsterressurser som lav. Spredning av patogener og parasitter. VKM vurderer at risikoen for spredning av patogener og parasitter til ville pollinerende insekter som følge av hold av honningbier er lav, delvis som følge av dagens høye hygienestandarder i norsk birøkt. Indirekte effekter som følge av endringer i plantesamfunn og predatorpopulasjoner. VKM vurderer at risikoen for at honningbier påvirker sammensetningen av plantesamfunn på en slik måte at tilgjengeligheten av blomsterressurser for ville pollinatorer reduseres, er lav. VKM vurderer også at risikoen for at predatorer av honningbier påvirker ville pollinatorer negativt er lav, da geithams er den eneste potensielle predatoren, og forekommer i lave antall og innenfor begrensede områder. Risikoreduserende tiltak VKM har identifisert og vurdert effekten av tre typer risikoreduserende tiltak som kan redusere den mulige negative effekten hold av honningbier har på ville pollinatorer i Norge: Forvaltning av blomsterressurser. Å redusere antallet honningbier eller øke mengden blomsterressurser i et område, kan minske konkurransen om blomsterressurser. Etablering av blomsterstriper og skjøtsel av stedegen flora er mulige tiltak. Kartlegging av blomsterressurser kan brukes til å anslå bæreevnen i et område og veilede plasseringen av bikuber. Fremme god helse hos honningbier. God helse blant honningbier reduserer risikoen for spredning av sykdommer og parasitter til ville pollinatorer. Risikoen for spredning av sykdommer fra honningbier til ville pollinatorer vurderes som lav i Norge, som følge av godt hygienearbeid blant norske birøktere, og effektiv overvåking fra Mattilsynet. Økt kunnskap om blomsterressurser og behovene til ville pollinatorer. Økt kunnskap om tilgjengeligheten av blomsterressurser og fødebehovene til ville pollinatorer vil kunne veilede plassering av bikuber og slik redusere potensialet for konkurranse mellom honningbier og ville pollinerende insekter.

To document

Abstract

Common scab (CS) is a major bacterial disease causing lesions on potato tubers, degrading their appearance and reducing their market value. To accurately grade scab-infected potato tubers, this study introduces “ScabyNet”, an image processing approach combining color-morphology analysis with deep learning techniques. ScabyNet estimates tuber quality traits and accurately detects and quantifies CS severity levels from color images. It is presented as a standalone application with a graphical user interface comprising two main modules. One module identifies and separates tubers on images and estimates quality-related morphological features. In addition, it enables the extraction of tubers as standard tiles for the deep-learning module. The deep-learning module detects and quantifies the scab infection into five severity classes related to the relative infected area. The analysis was performed on a dataset of 7154 images of individual tiles collected from field and glasshouse experiments. Combining the two modules yields essential parameters for quality and disease inspection. The first module simplifies imaging by replacing the region proposal step of instance segmentation networks. Furthermore, the approach is an operational tool for an affordable phenotyping system that selects scab-resistant genotypes while maintaining their market standards.