Cristin-prosjekt-ID: 2511854
Sist endret: 8. juni 2021, 13:20

Cristin-prosjekt-ID: 2511854
Sist endret: 8. juni 2021, 13:20
Prosjekt

Bær Maskin (Marjamasiina) Berry Machine

prosjektleder

Inger Martinussen
ved Divisjon for matproduksjon og samfunn ved Norsk institutt for bioøkonomi

prosjekteier / koordinerende forskningsansvarlig enhet

  • Lapin yliopisto

Finansiering

  • TotalbudsjettNOK 400.000
  • Interreg
    Prosjektkode: 2020-0012

Klassifisering

Vitenskapsdisipliner

Landbruks- og fiskerifag

Emneord

Blåbær • Tyttebær

Kategorier

Prosjektkategori

  • Anvendt forskning

Kontaktinformasjon

Sted
Inger Martinussen

Tidsramme

Aktivt
Start: 4. januar 2021 Slutt: 30. september 2022

Beskrivelse Beskrivelse

Tittel

Bær Maskin (Marjamasiina) Berry Machine

Populærvitenskapelig sammendrag

Finland har utført observasjoner og utviklet prognoser for avling av ville bær siden 90-tallet. Disse observasjonene har vært basert på et nettverk av overvåkningsområder. I hvert område er det etablert 5 X 1 km2 store ruter der antall blomster, umodne - og modne bær observeres. Ut fra disse observasjonene utvikles det prognoser for avling i hele landet. I Finland er det også utviklet et nettbasert system der alle interesserte kan delta i registering av blomstring og avling i sitt område. Dette kalles «citizen-science» og vil gi nyttig kunnskap for vitenskapen samtidig som det er givende og lærerikt for de som deltar.

I det NFR finansierte forskningsprosjektet «Wildberries» (2019-2022) prøver NIBIO å etablere samme system i Norge. I Troms samarbeider NIBIO med Statsskog med forsøksruter i 8 ulike områder innenfor deres eiendom. Det er også forsøksområder i Pasvik i Finnmark og i området nord for Steinkjer.

Det er imidlertid behov for å utvikle nye metoder for å kunne registrere blomstring og avling. Det er svært tid- og ressurskrevende å telle og registrere manuelt. I «Berry Machine» prosjektet skal det utvikles et digitalt verktøy som vil erstatte manuelt arbeid. Bilder fra områder med blomster og/eller bær skal brukes til å utvikle en logaritme/dataprogram som vil estimere antall blomster, umodne bær og modne bær. Målet er et bildeanalyse-verktøy som kan analysere bilder tatt med en vanlig mobiltelefon. Ut fra ønsket objekt kan et slikt verktøy estimere antall blomster eller antall bær i observasjonsområdet der bildet er tatt. Et slikt verktøy vil også være svært nyttig for hagebær produksjoner som jordbær for å kunne estimere avlingstopper og mengde avling. Det vil også gi en pekepinn på lengde av sesongen og om det vil være nødvendig med klimatiltak på slutten av sesongen.

Vitenskapelig sammendrag

Målet med prosjektet er å utvikle en løsning som kombinerer maskinlæring og bildeanalyse for å bestemme mengden av forhåndsbestemte objekter i et bilde. I "Berry Machine" er objektet mengden blomster, kart/umodne og modne bær. En metode for å kunne estimere antall blomster, kart og modne bær vil ha stor samfunnsmessig og kommersiell nytteverdi for utnyttelse av både ville bær og hagebær.

Metode

Interessen for høsting av ville bær som tyttebær og blåbær er stor på Nordkalotten. I Finland, Norge og Sverige har omtrent halvparten av innbyggerne i de nordligste landsdelene sanket bær og/eller sopp minst en gang i året. Det er stor interesse for bærhøsten og forskere i NIBIO og LUKE får svært mange henvendelser hvert år med spørsmål om hvordan det ligger an akkurat denne sesongen. Et bildebehandlingsverktøy basert på bilder tatt fra mobil vil kunne gi mye bedre estimater samt være kostnadsbesparende. Bilder fra allerede etablert test-ruter med blåbær og tyttebær i Norge vil bli brukt for utvikling, testing og evaluering av en applikasjon. I allerede eksisterende prosjekter i NIBIO og LUKE telles antall blomster og bær i etablerte feltruter. Manuell telling vil bli sjekket opp mot antall objekter beregnet fra bildeanalyseverktøyet. Etter hvert ønsker vi bilder tatt av "folk flest". Fotografiene sendes sammen med dato og informasjon om sted. Programvare på server identifiserer objekter som skal telles og estimerer antallet. Programvaren vil sende info til innsender av bildet samt at det blir lagt inn i datagrunnlaget for estimering av avling for et større areal.

En prototype av mobilapplikasjonen som utvikles skal testes ut på ulike typer mobiler av forskjellig prisklasse. Det vil også bli testet ulike typer kildemateriale/bilder, enten enkeltbilder eller video som dekker et større område. Manuelle registeringer i testområdene vil bli utført for å evaluere nøyaktighet og kvalitet til «Berry machine» applikasjonen.

Utstyr

Prosjektet vil levere et bildebehandlingsverktøy for overvåking av blomstring og bæravling. Dette verktøyet skal være tilgjengelig som en mobilapplikasjon for interesserte. Man kan også tenke seg at kommersielle aktører vil være interessert i et slikt verktøy. Prosjektet etablerer et nettverk mellom Finland, Norge og Sverige innen FoU, men vil også involvere private firma. Fra Nord Norge er det interesse fra firma som trenger lokale råvarer som smakstilsetning i drikkevarer. Ved prosjektslutt skal verktøyet være implementert i alle tre land.

prosjektdeltakere

prosjektleder

Inger Martinussen

  • Tilknyttet:
    Prosjektleder
    ved Divisjon for matproduksjon og samfunn ved Norsk institutt for bioøkonomi
1 - 1 av 1

Resultater Resultater

Agroforestry practices and non-wood forest products in Northern Norway .

Vennesland, Birger; Flø, Bjørn Egil; Martinussen, Inger. 2021, EURAF2020 5th European Agroforestry Conference. NIBIO, RURALISVitenskapelig foredrag

AGROFORESTRY IN NORWAY – EXAMPLES FROM WILD BERRIES.

Kechasov, Dmitry; Martinussen, Inger. 2021, Agroforestry: prospects for cooperation in plantation growing of forest berries, selection, processing, biotechnology and innovation. NIBIOVitenskapelig foredrag
1 - 2 av 2