Invasive plants in our lakes!

(le Français suit)

As a result of nutrient runoff and the introduction of foreign species, some fast-growing plants threaten the lakes and rivers of southern Quebec by modifying habitats, nutrient balance and oxygen levels of aquatic ecosystems. The monitoring of development of invasive species in our lakes is long and costly, delaying the early response needed to prevent further degradation.

The current project proposes the development of aquatic drones adapted for the monitoring of the spatial distribution of underwater herbaceous species. This development will increase our ability to map and monitor the progression of invasive species and curtail the invasion.

The Ubergaiter : A double-shelled self-navigating boat, equipped with a DLSR camera, high-precision RTK positioning system, state-of-the-art navigation units, 3D printed servo to motor interfaces, micro-computer and remote control units.

2018-2020: Development and Fabrication by UBERG members, all students from Bishop’s University.

Winter 2022: Rebuild after the pandemic situation, switch to Raspberry Pi, unit tests and development of photographic and operation-facilitating modules in Python.

Summer 2022: Acquiring the thousands of pictures needed to use Machine Learning to be able to recognize aquatic plants and create mapped plants inventories by itself, during the summer nights. A webapp was created to facilitate the classification of the numerous pictures.

Winter 2023: Use of super-computer with the dataset in order to find the best image recognition model. The winner: Google ViT (T as in Transformer: in the same family as chatGPT). Results: Can recognize 12 aquatic plants species with high confidence levels. Scientific poster presentation at the AGU Fall Meetings in Chicago.

Summer 2023: Development of automatic survey missions modules in Python. Deployment of modules, unit tests, and accomplishment of fully autonomous missions : Go to a point, capture an image, recognize in real-time, upload discovery on database, repeat, go to port. 4 species added to dataset. Test case at O’Malley lake, allowing a scientific diving team to localize Eurasian Mylfoil efficiently.

This innovative approach will improve the management of our lakes, and lead to the publication of articles in biology, computer science and hydrology.

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Des plantes invasives dans nos lacs!

En raison du ruissellement des nutriments et de l’introduction d’espèces étrangères, certaines plantes à croissance rapide menacent les lacs et les rivières du sud du Québec en modifiant les habitats, l’équilibre des nutriments et les niveaux d’oxygène des écosystèmes aquatiques. La surveillance du développement des espèces envahissantes dans nos lacs est longue et coûteuse, ce qui retarde l’intervention précoce, nécessaire pour prévenir une dégradation plus importante.

Le projet actuel propose le développement de drones aquatiques adaptés à la surveillance de la distribution spatiale des espèces herbacées sous-marines. Ce développement augmentera notre capacité à cartographier et à surveiller la progression des espèces envahissantes et à freiner l’invasion.

L’Ubergaiter : Un bateau auto-navigant à double coque, équipé d’une caméra DLSR, d’un système de positionnement RTK de haute précision, d’unités de navigation de pointe, d’interfaces servo-moteur imprimées en 3D, d’un micro-ordinateur et d’unités de commande à distance.

2018-2020 : Développement et fabrication par les membres d’UBERG, formé d’étudiant(e)s de l’Université Bishop’s.

Hiver 2022 : Reconstruction après la situation pandémique. Passage au Raspberry Pi, tests unitaires et développement de modules photographiques et d’opération, en Python.

Été 2022 : Acquisition, pendant les nuits d’été, des milliers de photos nécessaires à l’utilisation de l’apprentissage machine afin de pouvoir reconnaître les plantes aquatiques et créer des inventaires de plantes cartographiées. Une application web a été fabriquée pour faciliter la classification des nombreuses photos par l’équipe UBERG.

Hiver 2023 : Utilisation d’un superordinateur avec l’ensemble des données afin de trouver le meilleur modèle de reconnaissance d’images. Le gagnant : Google ViT (T pour Transformer : de la même famille que chatGPT). Résultats : Reconnaissance de 12 espèces de plantes aquatiques avec un niveau de confiance élevé. Présentation d’un poster scientifique à l’AGU Fall Meetings à Chicago.

Été 2023 : Développement de modules de missions de caractérisation automatiques, en Python. Déploiement des modules, tests unitaires, et réalisation de missions entièrement autonomes : Aller à un point, capturer une image, reconnaître en temps réel, téléverser la découverte sur la base de données, répéter, aller au port. 4 espèces ajoutées à la base de données. Cas test au lac O’Malley, permettant à une équipe de plongeurs scientifiques de localiser efficacement le myriophylle à épi.

Cette approche innovante améliorera la gestion de nos lacs, et conduira à la publication d’articles en biologie, en informatique et en hydrologie.

Interactive Map of O’Malley Lake: