Potential of remote-sensing images to study the effect of natural vegetation on the spatial distribution of greyback canegrub, Dermolepida albohirtum, in Australia

Soti Valérie, Tran Annelise, Goebel François-Régis. 2016. Potential of remote-sensing images to study the effect of natural vegetation on the spatial distribution of greyback canegrub, Dermolepida albohirtum, in Australia. In : Proceedings of the 29th Congress of the International Society of Sugar Cane Technologists. Chiang Mai : ISSCT, 921-927. ISSCT Congress. 29, Chiang Mai, Thaïlande, 5 Décembre 2016/8 Décembre 2016.

Titre français : Potentiel d'images de télédétection pour étudier l'effet de la végétation naturelle sur la répartition spatiale de la canne à greyback grub, Dermolepida albohirtum, en Australie Ré / Titre espagnol : El potencial de imágenes de teledetección para estudiar el efecto de la vegetación natural en la distribución espacial de greyback canegrub , Dermolepida albohirtum , en Australia

Résumé : Greyback canegrub, Dermolepida albohirtum (Scarabaeidae), is the major pest of the sugarcane industry in Queensland, Australia. Assuming that the vegetation and especially tree species and structure may influence the presence and the dispersal behavior of this pest and thus the spatial variation of damage to sugarcane fields, we analyzed the relationships between landscape indices derived from very high spatial resolution imagery and the occurrence of canegrub damage occurrence. Firstly, we applied object-based image processing techniques on a GeoEye satellite image to produce a detailed land-cover map of the study area in Mulgrave. Secondly, based on the knowledge of canegrub ecology, six landscape attributes were defined and computed from the land-cover map. Thirdly, the relationships between landscape attributes and canegrub damage collected from 2008 to 2013 were analyzed through a generalized linear model. Finally, the best statistical model according to the Akaike Information Criterion (AIC) was used to map areas at risk for canegrub infestation. Among the derived landscape variables, the tree density index around the sugarcane fields, the proximity to forest, and the proximity to palm plantations were all positively correlated with canegrub damage (p<0.001), confirming the importance of trees in the damage occurrence. Our results highlighted the potential of very high spatial resolution remote sensing to identify environmental risk factors and generate risk maps for canegrub damage.

Résumé (autre langue) : Le ver blanc de la canne à sucre Dermolepida albohirtum (Scarabaeidae), est le ravageur le plus important de l'industrie sucrière dans le Queensland, Australie. Considérant que la végétation et particulièrement les espèces d'arbres et leur structure peuvent influencer la présence et le comportement de dispersion de cet insecte, et donc la variation spatiale des dégâts, nous avons analysé la relation entre quelques indices de paysages émanant de l'imagerie à haute résolution spatiale et l'occurrence des dégâts du ver blanc. En premier lieu, nous avons appliqué les techniques de l'image objet-basé sur une image satellite GeoEye pour produire une carte de couverture du sol concernant la zone d'étude de Mulgrave. En deuxième lieu, en basant sur la connaissance de l'écologie du ver blanc, six attributs de paysage ont été définis et informatisés à partir de la carte de couverture de sol. En troisième lieu, la relation entre les attributs du paysage et les dégâts du ravageur de la canne entre 2008 et 2013 ont été analysés à l'aide d'un modèle linéaire généralisé. Au final, le meilleur modèle statistique selon le Critère d'information d'Akaike (AIC) a été utilisé pour établir des cartes de risque d'infestation. Parmi les variables de paysage créées, l'index de la densité d'arbre autour des champs de canne à sucre, la proximité de la forêt, et la proximité des plantations de palmiers ont été toutes positivement corrélées avec les dégâts du ver blanc (p<0.001), confirmant l'importance des arbres dans la répartit ion des dégâts. Ainsi nos résultats ont fait ressortir le potentiel de la télédétection à très haute résolution spatiale pour identifier les facteurs de risques environnementaux et générer des cartes de risque d'infestation.

Classification Agris : H10 - Ravageurs des plantes
U30 - Méthodes de recherche

Auteurs et affiliations

• Soti Valérie, CIRAD-PERSYST-UPR AIDA (SEN)
• Tran Annelise, CIRAD-ES-UPR AGIRs (REU) ORCID: 0000-0001-5463-332X
• Goebel François-Régis, CIRAD-PERSYST-UPR AIDA (FRA) ORCID: 0000-0002-5438-1078

Source : Cirad-Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/582799/)

Métriques

[ Page générée et mise en cache le 2024-03-29 ]