女貞高頸網(wǎng)蝽幾何形態(tài)特征的提取與分析

潘鵬亮，冀保毅，張方梅，史洪中

(信陽(yáng)農(nóng)林學(xué)院 農(nóng)學(xué)院，河南 信陽(yáng) 464000)

女貞高頸網(wǎng)蝽幾何形態(tài)特征的提取與分析

潘鵬亮，冀保毅，張方梅，史洪中

(信陽(yáng)農(nóng)林學(xué)院 農(nóng)學(xué)院，河南 信陽(yáng) 464000)

擬利用圖像處理與分析技術(shù)，對(duì)女貞高頸網(wǎng)蝽幾何形態(tài)特征進(jìn)行提取與分析，研究該技術(shù)在其雌雄鑒定中應(yīng)用的可行性。通過(guò)掃描儀獲取到女貞高頸網(wǎng)蝽雌雄各50頭成蟲的圖片，利用BugShape V1.0軟件自動(dòng)獲取該昆蟲的面積、周長(zhǎng)等10個(gè)幾何形態(tài)特征參數(shù)，并使用該軟件手動(dòng)測(cè)量其體長(zhǎng)和體寬，計(jì)算體長(zhǎng)和體寬的比值，比較不同分辨率下各參數(shù)的差異和雌雄個(gè)體間的差異。結(jié)果表明，女貞高頸網(wǎng)蝽圖像長(zhǎng)軸長(zhǎng)度、葉狀性和圓形度不受分辨率高低的影響，蟲體面積、等效圓半徑、偏心率、球狀性和圓形度在兩性別間差異達(dá)到極顯著水平。在利用面積、等效圓半徑、偏心率、球狀性和圓形度進(jìn)行兩性判別時(shí)，不同分辨率下的交叉判別正確率為84%～87%；使用手動(dòng)測(cè)量參數(shù)時(shí)(1 200 dpi)，交叉判別正確率為86%；而使用軟件自動(dòng)獲取的10個(gè)參數(shù)進(jìn)行判別時(shí)，交叉判別正確率為88%～90%。因此，利用該技術(shù)不但可以成功獲取女貞高頸網(wǎng)蝽幾何形態(tài)特征，而且初步實(shí)現(xiàn)了女貞高頸網(wǎng)蝽成蟲雌雄個(gè)體的鑒定。

小型昆蟲； 女貞高頸網(wǎng)蝽； 形態(tài)特征； 特征提??； 雌雄差異； 自動(dòng)鑒定

女貞高頸網(wǎng)蝽[Perissonemiaborneenis(Distant)]屬半翅目網(wǎng)蝽科昆蟲，主要危害園林植物女貞和桂花[1-2]。由于其個(gè)體較小，體色為棕褐色，危害初期癥狀不明顯，因此容易被人們忽視。據(jù)報(bào)道，網(wǎng)蝽類害蟲種類繁多[3-4]，在多種園林植物[5-6]、果樹[7-10]和作物[11-14]上發(fā)生和危害嚴(yán)重。如何快速識(shí)別這類小型害蟲，或在害蟲發(fā)生情況調(diào)查時(shí)區(qū)分其性別，對(duì)于非昆蟲分類人員來(lái)說(shuō)，難度較大。圖像獲取與分析技術(shù)的發(fā)展為這一問(wèn)題提供了解決方案。中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)IPMist實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的昆蟲數(shù)學(xué)形態(tài)測(cè)量軟件(BugShape V1.0)可以提取到昆蟲的外部形態(tài)特征參數(shù)，比如昆蟲圖像的面積、周長(zhǎng)、長(zhǎng)軸長(zhǎng)度、短軸長(zhǎng)度、等效圓半徑、偏心率、緊湊度、圓形度、球狀性、葉狀性等[15-17]。昆蟲的這些外部形態(tài)特征可以作為其數(shù)值分類學(xué)的重要依據(jù)之一，并得到了試驗(yàn)驗(yàn)證[18]。然而，這些特征對(duì)女貞高頸網(wǎng)蝽來(lái)說(shuō)是否穩(wěn)定，能否正確區(qū)分其性別，還未見相關(guān)報(bào)道。為此，擬利用現(xiàn)有圖像處理與分析技術(shù)，以女貞高頸網(wǎng)蝽的掃描圖片為研究對(duì)象，探討該軟件是否可以成功提取到相關(guān)參數(shù)，以及這些參數(shù)在該害蟲性別鑒定中的科學(xué)性和實(shí)用性，為該技術(shù)在女貞高頸網(wǎng)蝽遠(yuǎn)程鑒定、種群動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)等中的應(yīng)用提供依據(jù)。

1 材料和方法

1.1 昆蟲來(lái)源

女貞高頸網(wǎng)蝽(P.borneenis)采集于信陽(yáng)農(nóng)林學(xué)院實(shí)驗(yàn)農(nóng)場(chǎng)小葉女貞植株上，將采集到的標(biāo)本放置于無(wú)水乙醇中，并帶回室內(nèi)在體視解剖鏡下鑒定雌雄。

1.2 圖像獲取

利用愛普生掃描儀(Epson Perfection V370 Photo)透掃功能，獲取女貞高頸網(wǎng)蝽背面輪廓，分辨率分別設(shè)置為600 dpi、1 200 dpi和2 400 dpi。在不同分辨率下掃描測(cè)量用直尺，以便獲得昆蟲的實(shí)際尺寸。在采集到的標(biāo)本中隨機(jī)處理雌雄各50頭，用于幾何形態(tài)特征的提取與分析。

1.3 數(shù)據(jù)處理與分析

利用BugShape V1.0 軟件自動(dòng)獲取目標(biāo)昆蟲的面積、周長(zhǎng)、長(zhǎng)軸長(zhǎng)度、短軸長(zhǎng)度、等效圓半徑、偏心率、緊湊度、圓形度、球狀性、葉狀性等參數(shù)，利用該軟件的測(cè)距工具手動(dòng)測(cè)量女貞高頸網(wǎng)蝽背面蟲體長(zhǎng)(包括翅)和體寬(前胸背板寬度)。在參數(shù)獲取時(shí)，利用同一分辨率下掃描的直尺進(jìn)行實(shí)際尺寸的矯正，以獲得女貞高頸網(wǎng)蝽真實(shí)的幾何形態(tài)學(xué)參數(shù)。不同分辨率下各參數(shù)的比較利用單因素方差分析(one-way ANOVA)，雌雄兩性之間差異顯著性分析利用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，分析之前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行方差齊性檢驗(yàn)。對(duì)女貞高頸網(wǎng)蝽進(jìn)行雌雄兩性判別分析(discriminant analysis)。所有統(tǒng)計(jì)分析均在SPSS V22.0中進(jìn)行。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同分辨率下女貞高頸網(wǎng)蝽各參數(shù)的差異性

通過(guò)單因素方差分析，比較了3種分辨率(600 dpi、1 200 dpi和2 400 dpi)下獲得的數(shù)據(jù)之間的差異。結(jié)果(圖1)表明，雌性女貞高頸網(wǎng)蝽在不同分辨率下掃描處理后，面積(F2,147=3.941，P=0.022)、周長(zhǎng)(F2,147=11.918，P<0.001)、短軸長(zhǎng)度(F2,147=6.755，P=0.002)、等效圓半徑(F2,147=3.888，P=0.023)、偏心率(F2,147=3.296，P=0.040)、緊湊度(F2,147=9.207，P<0.001)、球狀性(F2,147=6.798，P=0.002)在不同處理間差異均達(dá)到顯著水平，而長(zhǎng)軸長(zhǎng)度(F2,147=0.737，P=0.480)、葉狀性(F2,147=0.025，P=0.975)、圓形度(F2,147=0.243，P=0.785)在不同處理間差異不顯著。雄性女貞高頸網(wǎng)蝽在面積(F2,147=3.454，P=0.034)、周長(zhǎng)(F2,147=5.064，P=0.007)、等效圓半徑(F2,147=3.454，P=0.034)、緊湊度(F2,147=4.843，P=0.009)、球狀性(F2,147=13.401，P<0.001)方面，不同處理間的差異均達(dá)到顯著水平，而長(zhǎng)軸長(zhǎng)度(F2,147=1.550，P=0.216)、短軸長(zhǎng)度(F2,147=2.599，P=0.078)、偏心率(F2,147=2.412，P=0.093)、葉狀性(F2,147=0.357，P=0.700)、圓形度(F2,147=0.030，P=0.971)在不同處理間差異不顯著。說(shuō)明在進(jìn)行女貞高頸網(wǎng)蝽圖像獲取和分析時(shí)，除長(zhǎng)軸長(zhǎng)度、葉狀性、圓形度不受分辨率影響以外，其他參數(shù)可能會(huì)受到分辨率的影響。

2.2 不同分辨率下女貞高頸網(wǎng)蝽雌雄差異顯著性

在不同分辨率下提取到的參數(shù)有一定差異，這可能會(huì)影響對(duì)女貞高頸網(wǎng)蝽雌雄個(gè)體的鑒別。為明確哪些參數(shù)在雌雄兩性間有顯著差異，對(duì)不同分辨率下雌雄間的參數(shù)進(jìn)行了獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)。結(jié)果表明，在600 dpi、1 200 dpi和2 400 dpi 3個(gè)分辨率下，女貞高頸網(wǎng)蝽的面積、等效圓半徑、偏心率、球狀性和圓形度在兩性間差異均達(dá)到極顯著水平，而周長(zhǎng)、長(zhǎng)軸長(zhǎng)度、短軸長(zhǎng)度、緊湊度、葉狀性在兩性間的差異未達(dá)到顯著水平(表1)。由此可以推測(cè)，在利用該技術(shù)進(jìn)行女貞高頸網(wǎng)蝽雌雄兩性鑒別時(shí)，其蟲體圖像的面積、等效圓半徑、偏心率、球狀性和圓形度可作為判別依據(jù)。

不同字母表示3種分辨率下差異顯著(P<0.05)圖1 不同分辨率下各參數(shù)的差異顯著性表1 不同分辨率下女貞高頸網(wǎng)蝽雌雄成蟲的差異顯著性

參數(shù)600dpitP1200dpitP2400dpitP面積9.948<0.0019.699<0.00110.052<0.001周長(zhǎng)0.8760.3830.5340.5941.0230.309長(zhǎng)軸長(zhǎng)度0.9500.3440.6710.5040.7210.473短軸長(zhǎng)度0.8890.3760.5970.5520.7650.446等效圓半徑9.931<0.0019.700<0.00110.060<0.001偏心率-4.308<0.001-3.5970.001-3.713<0.001緊湊度1.0660.2891.1130.2680.6650.507球狀性3.690<0.0016.250<0.0016.056<0.001葉狀性1.7690.0801.3750.1721.0280.307圓形度6.254<0.0016.518<0.0016.607<0.001

2.3 采用相關(guān)參數(shù)進(jìn)行雌雄判別的準(zhǔn)確性

利用女貞高頸網(wǎng)蝽面積、等效圓半徑、偏心率、球狀性、圓形度5個(gè)參數(shù)對(duì)所有個(gè)體進(jìn)行雌雄判別時(shí)，原始判別(從全部數(shù)據(jù)得到的判別函數(shù)來(lái)判斷每一個(gè)樣本)的正確率分別為87%(600 dpi和1 200 dpi)和88%(2 400 dpi)，而交叉判別(用缺少該樣本的其余全部數(shù)據(jù)得到的判別函數(shù)來(lái)判斷每一個(gè)樣本)的正確率分別為84%(600 dpi和1 200 dpi)和87%(2 400 dpi)。當(dāng)使用所有10個(gè)參數(shù)進(jìn)行判別分析時(shí)，原始判別的正確率在600 dpi時(shí)為92%，1 200 dpi和2 400 dpi時(shí)為90%；而交叉判別的正確率在600 dpi時(shí)為90%，1 200 dpi時(shí)為89%，2 400 dpi時(shí)為88%(表2)。說(shuō)明分辨率對(duì)女貞高頸網(wǎng)蝽的雌雄判別有一定影響，參數(shù)選取的多少也會(huì)影響到最終的判別準(zhǔn)確性。 從表2還可以看出， 當(dāng)使用人工選擇去除一些參數(shù)時(shí)，女貞高頸網(wǎng)蝽的判別正確率隨著分辨率的提高而增加，而使用所有參數(shù)時(shí)，正確率會(huì)隨著分辨率的提高而下降。

表2 不同分辨率下女貞高頸網(wǎng)蝽雌雄成蟲 判別的正確率 %

2.4 手工測(cè)量數(shù)據(jù)分析結(jié)果

利用BugShape V1.0軟件手動(dòng)測(cè)量目標(biāo)昆蟲的體長(zhǎng)(包括翅)、體寬(前胸背板寬度)，進(jìn)而計(jì)算出女貞高頸網(wǎng)蝽體長(zhǎng)和體寬的實(shí)際值和長(zhǎng)寬比例。本研究對(duì)1 200 dpi分辨率的圖片進(jìn)行了手動(dòng)測(cè)量，獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)的結(jié)果表明，女貞高頸網(wǎng)蝽雌成蟲體長(zhǎng)為(2.96±0.08)mm，極顯著長(zhǎng)于雄成蟲[(2.81±0.08)mm](t=9.628,P<0.001)；雌成蟲體寬為(1.05±0.05)mm，也極顯著長(zhǎng)于雄成蟲[(0.97±0.04)mm](t=9.071,P<0.001)；但雌成蟲的長(zhǎng)寬比為2.83±0.11，極顯著短于雄成蟲(2.89±0.08)(t=-3.308,P=0.001)(圖2)。然而，利用體長(zhǎng)、體寬和長(zhǎng)寬比進(jìn)行分類判別時(shí)，原始判別和交叉判別的正確率均為86%，即50頭雌雄成蟲中，分別有6頭雌成蟲和8頭雄成蟲被誤判為相反性別。

**表示同一指標(biāo)雌雄成蟲間差異極顯著(P<0.01)圖2 女貞高頸網(wǎng)蝽雌雄成蟲體長(zhǎng)、體寬和 長(zhǎng)寬比的差異顯著性

3 結(jié)論與討論

不同分辨率對(duì)BugShape V1.0軟件提取到的女貞高頸網(wǎng)蝽的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)參數(shù)有一定影響，其中長(zhǎng)軸長(zhǎng)度、葉狀性和圓形度不受分辨率大小的影響。理論上講，目標(biāo)昆蟲的面積、周長(zhǎng)、長(zhǎng)軸長(zhǎng)度和短軸長(zhǎng)度是由像素計(jì)數(shù)得到的，經(jīng)過(guò)實(shí)際尺寸轉(zhuǎn)換后，這些參數(shù)與分辨率高低關(guān)系不大。而偏心率、緊湊度、球狀性、圓形度、葉狀性等參數(shù)是通過(guò)相關(guān)公式計(jì)算出來(lái)的[19]，如果圖像邊緣清晰，應(yīng)不受分辨率的影響。本研究結(jié)果表明，通過(guò)BugShape V1.0軟件提取到的大多數(shù)參數(shù)在不同分辨率下會(huì)受到一定的影響，這極有可能是因?yàn)樵诓煌直媛氏?，女貞高頸網(wǎng)蝽蟲體邊緣清晰度不同。試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在600 dpi的分辨率下，如果放大圖像，女貞高頸網(wǎng)蝽邊緣變得十分模糊，而在2 400 dpi分辨率下，圖像較清晰。然而，利用掃描儀處理，是否分辨率越高得到的圖像越清晰，還有待做進(jìn)一步的驗(yàn)證。

不同分辨率下，女貞高頸網(wǎng)蝽掃描圖像的蟲體面積、等效圓半徑、偏心率、球狀性和圓形度在兩性別間差異達(dá)到極顯著水平，可以作為判別女貞高頸網(wǎng)蝽不同性別的重要參考指標(biāo)。然而，在傳統(tǒng)半翅目昆蟲分類學(xué)中，觸角及各節(jié)長(zhǎng)短、前胸背板、翅脈和翅室等特征經(jīng)常作為重要的分類學(xué)依據(jù)[20]，如何自動(dòng)獲取到此類昆蟲的這些特征值，尤其是對(duì)體型較小的蝽類進(jìn)行特征參數(shù)的獲取將會(huì)是一個(gè)挑戰(zhàn)。另外，在昆蟲自動(dòng)鑒定領(lǐng)域，利用昆蟲的局部特征如翅脈交點(diǎn)坐標(biāo)等可以實(shí)現(xiàn)昆蟲種類的區(qū)分[21-25]。然而本研究涉及的昆蟲體型較小，只從蟲體的幾何形態(tài)特征進(jìn)行了提取和分析。

在不同分辨率下，使用女貞高頸網(wǎng)蝽蟲體面積、等效圓半徑、偏心率、球狀性和圓形度5個(gè)參數(shù)進(jìn)行兩性判別時(shí)，交叉判別的正確率為84%～87%，而使用所有參數(shù)時(shí)，交叉判別的正確率為88%～90%。從已出版的文獻(xiàn)中可以看出，對(duì)某類昆蟲進(jìn)行數(shù)字化特征提取和種類鑒定時(shí)，獲取到的參數(shù)越多，判別分析時(shí)準(zhǔn)確率越高[26-27]。因此，如果能夠提取到女貞高頸網(wǎng)蝽更多的分類學(xué)特征，特別是半翅目昆蟲觸角、前胸背板、翅脈等特征[20]，將會(huì)提高對(duì)此類昆蟲雌雄個(gè)體判別的正確率。本研究提取到的個(gè)別參數(shù)雖然在該害蟲雌雄判別時(shí)作用不大，但可能在其他害蟲種類鑒定中具有重要的意義。

手動(dòng)測(cè)量女貞高頸網(wǎng)蝽的體長(zhǎng)(包括翅)和體寬(前胸背板寬度)，以及計(jì)算出的長(zhǎng)寬比等參數(shù)在兩性間差異均達(dá)到極顯著水平，但僅使用這3個(gè)參數(shù)進(jìn)行雌雄兩性判別時(shí)，交叉判別的正確率為86%，即100頭成蟲中，有14頭樣本的性別被誤判。這里使用的體長(zhǎng)和體寬與使用軟件提取到的長(zhǎng)軸長(zhǎng)度和短軸長(zhǎng)度不是一個(gè)概念，軟件獲取到的長(zhǎng)軸長(zhǎng)度和短軸長(zhǎng)度是指女貞高頸網(wǎng)蝽(包括觸角和足)圖像的長(zhǎng)和寬，而手動(dòng)測(cè)量得到的是蟲體實(shí)際的體長(zhǎng)和體寬。因此，2種獲取參數(shù)的方法各有利弊。手動(dòng)測(cè)量參數(shù)的選擇與傳統(tǒng)分類學(xué)指標(biāo)較接近，但測(cè)量耗時(shí)長(zhǎng)，受人為操作因素的影響較大。而軟件自動(dòng)獲取參數(shù)不受人為因素的影響，獲取參數(shù)耗時(shí)短，重復(fù)性強(qiáng)，但與傳統(tǒng)分類學(xué)參數(shù)不銜接，科學(xué)性需要大量數(shù)據(jù)加以證實(shí)。

本研究表明，利用圖像處理與分析技術(shù)可以成功提取到女貞高頸網(wǎng)蝽幾何形態(tài)特征，軟件自動(dòng)獲取的參數(shù)(面積、等效圓半徑、偏心率、球狀性和圓形度)和手動(dòng)測(cè)量參數(shù)(體長(zhǎng)、體寬和長(zhǎng)寬比)在該害蟲兩性別間差異極顯著，可以作為區(qū)別其雌雄的參數(shù)指標(biāo)。在1 200 dpi掃描分辨率下，雌雄判別的正確率在84%以上。

致謝：衷心感謝中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)彩萬(wàn)志教授、沈佐銳教授和高靈旺副教授在昆蟲鑒定和軟件應(yīng)用方面提供的支持與幫助！

[1] 張念環(huán)，錢彪，李炬.小葉女貞新害蟲——女貞高頸網(wǎng)蝽[J].中國(guó)花卉盆景,2008(9):33.

[2] 王香文，張昕哲，胡春林，等.江蘇省網(wǎng)蝽科昆蟲(半翅目:網(wǎng)蝽總科)[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué),2013,41(2):124-126.

[3] 李傳仁.秦嶺的網(wǎng)蝽科昆蟲[J].長(zhǎng)江大學(xué)學(xué)報(bào)(自科版),2005,2(2):39-42.

[4] 李長(zhǎng)安,曹天文,王瑞.山西省的網(wǎng)蝽、盲蝽、長(zhǎng)蝽和緣蝽(半翅目)[J].山西農(nóng)業(yè)科學(xué),2007(8):29-32.

[5] 羅佳，王志勇，吳小明.花桃上的梨冠網(wǎng)蝽的初步研究[J].亞熱帶植物通訊,1988(2):44-46.

[6] 王穿才，劉萬(wàn)成.泡桐網(wǎng)蝽的發(fā)生規(guī)律及防治[J].昆蟲知識(shí),2007,44(5):740-742.

[7] 孫學(xué)海.梨冠網(wǎng)蝽在櫻桃上的為害特征與綜合防治措施[J].中國(guó)植保導(dǎo)刊,2007,27(9):22-23.

[8] 陳新鋒，杜素苗，胡作棟.梨網(wǎng)蝽在蘋果園的發(fā)生與防治[J].西北園藝(果樹?？?,2008(6):25-26.

[9] 韋文添.廣西油梨樟脊網(wǎng)蝽的發(fā)生與防治[J].植物保護(hù),2006,32(1):106-107.

[10] 孫學(xué)海.梨網(wǎng)蝽在櫻桃上的發(fā)生規(guī)律與綜合防治措施[J].現(xiàn)代園藝,2007(10):29-30.

[11] 陸曉林，楊新華.林木害蟲小板網(wǎng)蝽對(duì)棉花的危害及防治措施[J].中國(guó)棉花,2002,29(4):20.

[12] 陳振耀，張洲桂，李恩杰.香蕉冠網(wǎng)蝽的初步研究[J].昆蟲知識(shí),1984(5):210-212.

[13] 唐美君，郭華偉，殷坤山，等.茶網(wǎng)蝽卵的形態(tài)及其分布[J].中國(guó)茶葉,2016(4):22-23.

[14] 李先金.梨網(wǎng)蝽危害棉花[J].植物保護(hù),1984(4):33-34.

[15] 趙汗青，沈佐銳，于新文.數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在昆蟲分類學(xué)上的應(yīng)用研究.Ⅱ.在總科階元上的應(yīng)用研究[J].昆蟲學(xué)報(bào),2003,46(2):201-208.

[16] 趙汗青，沈佐銳，于新文.數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在昆蟲分類學(xué)上的應(yīng)用研究.Ⅰ.在目級(jí)階元上的應(yīng)用研究[J].昆蟲學(xué)報(bào),2003,46(1):45-50.

[17] 沈佐銳，趙汗青，于新文.數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在昆蟲分類學(xué)上的應(yīng)用研究.Ⅲ.在科階元上的應(yīng)用研究[J].昆蟲學(xué)報(bào),2003,46(3):339-344.

[18] 趙汗青，沈佐銳，于新文.數(shù)學(xué)形態(tài)特征應(yīng)用于昆蟲自動(dòng)鑒別的研究[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2002,7(3):38-42.

[19] 于新文，沈佐銳，高靈旺，等.昆蟲圖像幾何形狀特征的提取技術(shù)研究[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2003,8(3):47-50.

[20] 齊寶瑛，張志軍.中國(guó)北方網(wǎng)蝽亞科的支序分析(半翅目:異翅亞目:網(wǎng)蝽科)(英文)[J].動(dòng)物學(xué)研究,2001,22(1):1-8.

[21] Gilchrist A S,Crisafulli D C A.Using variation in wing shape to distinguish between wild and mass-reared individuals of queensland fruit fly,Bactroceratryoni[J].Entomologia Experimentalis et Applicata,2006,119(2):175-178.

[22] Pretorius E.Using geometric morphometrics to investigate wing dimorphism in males and females of Hymenoptera—A case study based on the genusTechysphexKohl(Hymenoptera:Sphecidae:Larrinae)[J].Austral Entomology,2005,44(2):113-121.

[23] Tofilski A.DrawWing,a program for numerical description of insect wings[J].Journal of Insect Science,2004,4(1):1-5.

[24] Villemant C,Simboltti G,Kenis M.Discrimination ofEubazus(Hymenoptera,Braconidae) sibling species using geometric morphometrics analysis of wing venation[J].Systematic Entomology,2007,32(4):625-634.

[25] Yu D S,Kokko E G,Barron J R,etal.Identification of ichnumonid wasps using image analysis of wings[J].Systematic Entomology,1992,17(4):389-395.

[26] 蘇筱雨，蔡小娜，李陽(yáng)，等.利用翅的數(shù)學(xué)形態(tài)特征對(duì)8種金龜子進(jìn)行分類鑒定[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2016,21(7): 61-66.

[27] Larios N,Deng H,Zhang W,etal.Automated insect identification through concatenated histograms of local appearance features:Feature vector generation and region detection for deformable objects[J].Machine Vision and Applications,2008,19(2):105-123.

Extraction and Analysis of Geometric Characteristics ofPerissonemiaborneenis(Hemiptera:Tingidae)

PAN Pengliang,JI Baoyi,ZHANG Fangmei,SHI Hongzhong

(Agriculture College,Xinyang Agriculture and Forestry University,Xinyang 464000,China)

Geometric characteristics ofPerissonemiaborneenisadults were extracted and analyzed using image processing and analyzing technology,and the application feasibility of the method was discussed in gender determination of the bug adults.In this study,50 samples each gender of the pests were scanned by scanner,and 10 parameters such as area,perimeter and so forth,were obtained automatically by BugShape V1.0.The body length(including wings),body width(pronotum width)and the ratio of the length to width were measured or computed by the software manually.Finally,we compared the difference of these parameters or two-sex samples under different scanning resolutions.The results showed that some parameters(long axis,lobation and circularity) were not affected by scanning resolutions.There was significant difference between two genders of the insect pest in terms of area,equivalent radius,eccentricity,sphericity and circularity.84%—87% of samples were correctly classified by cross validation in case of different scanning resolutions when using part of parameters(area,equivalent radius,eccentricity,sphericity and circularity),86% of samples correctly when using manual measurement parameters(body length,pronotum width and their ratio) with scanning resolution of 1 200 dpi,but 88%—90% of samples correctly when using 10 auto-extracted parameters by the program.Consequently,the geometric features of the bug adults can be extracted successfully with image processing and analyzing technology and the gender recognition of the bug adults is achieved preliminarily.

tiny insects;Perissonemiaborneenis; morphological characteristics; feature extraction; sexual difference; auto-identification

2016-11-31

信陽(yáng)農(nóng)林學(xué)院校內(nèi)青年教師基金項(xiàng)目(201401015)；豫南植物有害生物綠色防控院士工作站項(xiàng)目(YZ201506)

潘鵬亮(1976-)，男，河南尉氏人，講師，博士，主要從事昆蟲學(xué)相關(guān)的教學(xué)和科研工作。 E-mail:panzai-7@163.com

S436.8+5

A

1004-3268(2017)04-0151-05