Svenskt vattenbruk logotyp, länk till startsidan.
Svenskt vattenbruk logotype, länk till startsidan.

Europeiskt platt ostron

Digital bildidentifiering av ostronarter

IVL, Svenska Miljöinstitutet

Musslor och ostron är hållbara och hälsosamma livsmedel med stort ekonomiskt värde. Ett av de mest värdefulla tvåskaliga blötdjuren i Sverige är det platta ostronet, Ostrea edulis. Den inhemska produktionen av ostron täcker dock inte efterfrågan på den lokala marknaden men vattenbruksindustrin har svårt att expandera på grund av brist på ostronyngel. Traditionellt sett i Sverige har yngel för odling samlats in med hjälp av havsbaserade kollektorer, men sedan etableringen av det främmande Stillahavsostronet (Magallana gigas) 2006 så har möjligheten till insamling av yngel med denna teknik försämrats drastiskt. På kollektorerna bottenfäller numera inte bara det platta ostronet utan också yngel av Stillahavsostron. Då odling av Stillahavsostron inte är tillåtet eftersom det klassas som en invasiv art, måste de insamlade ostronynglen sorteras med avseende på art och alla Stillahavsostronyngel måste destrueras, vilket varken är praktiskt eller ekonomiskt möjligt. Projektets övergripande syfte är därför att bidra till en ökning av den svenska ostronodlingen genom att öka tillgången till yngel av det inhemska ostronet.

För att uppnå detta mål har en algoritm utvecklats som genom bildbehandling och maskininlärning kan klassificera bilder av ostron som antingen Stillahavsostron eller platta ostron. Algoritmen bygger på övervakad maskininlärning, vilket är en kategori inom maskininlärning där algoritmen ges bilder samt tillhörande facit med vad bilden representerar. I det här projektet utgjordes bilderna av ostron och facit av arttillhörighet. För att algoritmens prestanda skulle bli bra användes över 1 000 bilder av ostron. Bilderna delades upp i 80% träningsdata och 20% valideringsdata. Träningsdatan användes för att träna upp algoritmen och algoritmens prestanda utvärderades utifrån valideringsdatan, som inte användes under träningsförfarandet, med en klassificeringsframgång på 98,4%. Resultatet bäddar för utvecklingen av en ostronsorterare vilken skulle möjliggöra en ökning av tillgången på ostronyngel baserat på insamling med havsbaserade kollektorer i svenska havsområden.

Sidan senast uppdaterad: