JoVE Journal > Environment
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Résultats
Discussion
Divulgations
Acknowledgements
Materials
References
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Environnement

Sera Pamuk İki benekli Örümcek akarı Hasarın Uzaktan Algılama Değerlendirilmesi

Published: April 28, 2017
doi:
10.3791/54314
,
1USDA-ARS, SPARC-AATRU

Summary

Bu yazıda etkili bir yapay iki benekli örümcek akarı popülasyonlarının farklı yoğunluklara ile enfekte erkenci pamuğa hasar tespit edilen bir çok bantlı bir optik sensörü açıklamaktadır.

Abstract

The objective of this study was to evaluate a ground-based multispectral optical sensor as a remote sensing tool to assess foliar damage caused by the two-spotted spider mite (TSSM), Tetranychus urticae Koch, on greenhouse grown cotton. TSSM is a polyphagous pest which occurs on a variety of field and horticultural crops. It often becomes an early season pest of cotton in damaging proportions as opposed to being a late season innocuous pest in the mid-southern United States. Evaluation of acaricides is important for maintaining the efficacy of and preventing resistance to the currently available arsenal of chemicals and newly developed control agents. Enumeration of spider mites for efficacy evaluations is laborious and time consuming. Therefore, subjective visual damage rating is commonly used to assess density of spider mites. The NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) is the most widely used statistic to describe the spectral reflectance characteristics of vegetation canopy to assess plant stress and health consequent to spider mite infestations. Results demonstrated that a multispectral optical sensor is an effective tool in distinguishing varying levels of infestation caused by T. urticae on early season cotton. This remote sensing technique may be used in lieu of a visual rating to evaluate insecticide treatments.

Introduction

İki benekli kırmızı örümcek, Tetranychus urticae (Koch), birçok alan ve bahçe bitkileri, 1, 2 bir polifag ve dünyaya zararlıdır. Bu bitki 3, 4 alt yüzeyinde kolonilerde iç webbings yaşıyor. Bu son on 5'in üzerinde orta güney Amerika Birleşik Devletleri'nde bir erken sezon haşereye geç sezon olmaktan gelişmiştir. TSSM pamuğun 5 inci en yıkıcı başbelasıydı ve 2011 6, 7'de ABD'de verim pamuk ve 0.167% azalma 57.441 balya tahmini kaybına neden oldu. Onun kısa yaşam döngüsü, yüksek doğurganlık ve sindirmek ve xenobiotik detoks yeteneği ile kombine haploit-diploit eşey tayini pestisitler 8 direnç gelişimini ağırlaştırdı. Halen, akarisitler o şekilde kalırT. urticae bastırılması için nly güvenilir bir kontrol mekanizmasıdır. Bu nedenle, saha entomolojistler sürekli etkinlik için şu anda mevcut ve yeni geliştirilmiş kene öldürücüler değerlendirir.

örümcek akarları hasar tahmini genellikle çünkü elle akarları sayma karşılaşılan zorluk sübjektif ölçekte hasar skor tarafından yapılır. Bazı istila yaprakların sadece oran yaprağı 9 başına örümcek akarları sayısından daha ziyade attı edildi binom örnekleme yürüttük. bitki geniş kızarıklıklarının kesiklileme ve kızarması değişiyordu bir yaprak kızarıklık göstergesi ölçek, hasar tahmin bir kriter olarak kullanılmıştır. Pamuk T. urticae uzamsal dağılım deseni bir topaklaşan bir dağılım 9 uymaktadır. Akarlar ağır kümelenmiş için seyrek gelen pamuk yaprakları üzerine dağıtılmış ve saha koşul altında böyle devam edilir. Bu dağılım paterni couKüçük boyutu, hareketlilik ve üretken üreme pled TSSM sayımı zorlaştırır. Güvenilir alternatif teknikler kantitatif TSSM karşı akarisitler etkinliğini değerlendirmek amacıyla kene yoğunluğu değerlendirmesi için ihtiyaç vardır.

Bu araştırmanın hedefi, optik multispektral sensörü kullanılarak TSSM arasında farklılaşan yoğunluklar ile zarar görmüş pamuk bitkileri ayrı amaçlanmıştır. Amacımız yer tabanlı optik sensör sınıflandırmak ve örümcek akarları zarar olanlardan sağlıklı pamuk bitkileri ayırmak eğer saptamaktır.

Protocol

1. Pinto Beans üzerinde TSSM koloniler kurmak Şekil 1 'de gösterildiği gibi bir tesis barbunya Phaseolus L. serada saksı toprağı içeren plastik tepsiler (56 x 28 x 5 cm3) içinde, vulgaris. tedavisi ve çoğaltma göre çubuk işaretleme ile tepsiler etiketleyin. Ayarlamak ve 90 ° F ve% 70 Nispi Nem sera sıcaklığını muhafaza. Şekil 2'de gösterildiği gibi 1-2 üç yapraklı yaprak aşamasında 10 fasulye büyütün. musallat yaprakları kaldırarak akarlar ile doğal olarak enfekte pamuk bitkilerden örümcek akarları toplayın. tepsiler içinde tüm bitkiler sayısız TSSMs istila kadar yerleştirin örümcek akarı musallat pamuk sıklıkta barbunya fasulye gerekli bırakır. Şekil 1: plastik ekim barbunyatepsileri. Barbunya tohumları serada plastik tepsiler (56 x 28 x 5 cm3) dikilmiş ve suyla günlük olarak sulandı. Bu rakamın büyük halini görmek için buraya tıklayın. Şekil 2: üç yapraklı yapraklı Pinto fasulye. Kotiledonlar, topraktan çıktıktan sonra oluşan ilk gerçek yaprak basit ya da unifoliate yaprağıdır. Daha sonraki yapraklar üç yapraklı denticulate ipuçları ile yaprakları vardır. Bu rakamın büyük halini görmek için buraya tıklayın. Pamuk Bitkiler 2. Aktarım TSSM (Plastik tepsilere 4-5 yaprak aşamasına gelene kadar Dışı bt (genetik olarak modifiye edilmiş olan) 5 pamuk bitkileri büyütünSerada 6 x 28 x 5 cm) aşama 1.3 'de belirtilen ve, Şekil 3' de gösterildiği gibi. 4-5 yaprak aşamasına genç pamuk bitkilerinin üzerine barbunya gelen örümcek akarı koloniler aktarın. Hafifçe musallat bitkiler için örümcek akarları 3 kitleleri aktarın. Not: Çok yüksek istila seviyelerinde, örümcek akarları kitleleri oluştururlar veya 11 zarflarınm ve Şekil 4'te görüldüğü gibi yaprak ipuçları asılı bulundu edilir. TSSM kitleleri içeren barbunya yaprak ucu altında bir tava koyun. Şekil 5 ve 6'da gösterildiği gibi TSSM kitleler tavaya düşmesine izin makasla barbunya yaprak ipuçlarını kesin. Şekil 7'de gösterildiği gibi plastik tepsiler yetiştirilen pamuk bitkilerinin üzerine pamuk bitkileri ve musluk TSSM kitleler üzerindeki ters pan çevirin. Not: Her tepsi ~ 100 pamuk bitkileri içeriyordu. Rasgele pamuk bitkilerinin üzerine TSSM 3 kitleleri yayıldı. Benim için 20 kitleleri aktarındially bitkiler musallat. TSSM kitleleri içeren barbunya yaprak ucu altında bir tava koyun. Onları tavaya düşmesine izin makasla barbunya yaprak ipuçlarını kesin. tavada 20 kitleleri toplayın. başaşağı pamuk bitkilerinin üzerinde tava ters çevirin ve TSSM kitleleri serada yetiştirilen 100 ~ üzerine pamuk bitkileri dışarı dokunun. ağır musallat bitkiler için 40 kitleleri aktarın. TSSM kitleleri içeren barbunya yaprak ucu altında bir tava koyun. Onları tavaya düşmesine izin makasla barbunya yaprak ipuçlarını kesin. tavada 40 kitleleri toplayın. Pamuk bitkilerinin üzerine baş aşağı pan çevirin 100 ~ üzerine pamuk bitkileri TSSM kitleleri dışarı dokunun ve rastgele onları yayıldı. 4-5 yaprak aşamasına 3. Pamuk bitkileri Şekil. thYaprak benzeri yapılar fide sap üzerinde, birbirine zıt yönlendirilmiş e kotiledon topraktan ortaya çıkar. apikal meristem kotiledonlara yoluyla çıkar ve ilk gerçek yaprakları oluşturur. Bu rakamın büyük halini görmek için buraya tıklayın. Şekil bir üç yapraklı fasulye yaprağı asılı 4. TSSM kitleler. TSSM kolonilerde yaşayan ve nüfusları yüksek yoğunluğa ulaştığında, kitleleri veya koza benzeri yapılar oluşturmak ve dağıtılması için yaprak ucunda toplanır. Bu rakamın büyük halini görmek için buraya tıklayın. Makas ile TSSM kütlesini içeren Şekil 5. Kesme barbunya yaprak ipuçları. TSSM kitleleri içeren üç yapraklı fasulye yaprağı ipuçları pamuk bitkileri istila için makasla çıkarıldı. Bu rakamın büyük halini görmek için buraya tıklayın. Şekil tava içine yerleştirilmiş fasulye yaprağı ipuçları 6. TSSM kitleler. TSSM ile üç yapraklı fasulye yaprağı ipuçları yeterli sayıda deney bitkilerinin bulundu, onlar kaldırıldı ve tavada yerleştirildi. Bu örnekler, tedavi kategorilerini istila kullanılmıştır: hafif, orta ve sırasıyla TSSM 3, 20 ve 40 yığınları aldığı ağır. Bu rakamın büyük halini görmek için buraya tıklayın. </a> Şekil 7. başaşağı tavayı Torna. TSSM ile üç yapraklı fasulye yaprağı ipuçları içeren tava Test bitkileri istila etmek pamuk kanopi altüst edildi. Bu rakamın büyük halini görmek için buraya tıklayın. Çokspektrumlu Optik Sensör ile 3. Tarama TSSM istila Pamuk Bitkiler Şekil 8'de gösterildiği gibi, yatay yaklaşık 7 ft yerden sera çerçeve üzerine optik sensör monte edin. . Tarayıcı ve 36" de bitki gölgelik arasındaki mesafeyi ayarlama sensörü yatay seviyede olmasını sağlamak için bir marangozun seviyesini kullanın. Bir tekerlekli itme arabası üzerinde pamuk bitkilerinin görmemiş tepsileri yerleştirin. Sensör anahtarını etkinleştirin ve yavaş yavaş ca itmekŞekil 8'de gösterildiği gibi, tepsi duyaç kafasının önünden geçerken kadar sensör altında, oda sıcaklığında. anahtarını kapatın. sepeti geri çekin. Adım 3.3 3 tekrarlamalı bir toplam üç kez. pamuğun tüm tepsiler için bu işlemi tekrarlayın. 1. Gün tekrar tarama, Gün 5, 6 gün, 7. Gün, 9. Gün, 10. Gün, 12. Gün, 13. Gün ve 14. Gün tedavi sonraki (DAT). NDVI (Normalize Fark Bitki İndeksi) sağlanan tarama 12 değer verir. için NDVI değerleri ilet ve sonra metin biçiminde bir bilgisayara indirilebilir bir cep bilgisayarı saklayın. Not: bitki indeksi aşağıdaki denklemle hesaplandı: bitki indeksi = (K – RED) kırmızı ve NIR-spektral reflektans değerleri (0-255), kırmızı ve yakın kızılötesi 660 ve 770 spektrumları vardır / (NIR-kırmızı +), sırasıyla nm. Şekil 8. bir mukantitatif TSSM değişen yoğunluk seviyeleri ile enfekte pamuk bitkilerinin durumu ölçümü için kullanılan ltispectral optik bir sensördür. Test bitkileri ile tekerlekli itme sepeti yavaş spektral yansıma değerleri elde etmek için sensör başlığı altında katettiği görülmüştür. Bir sensör başlığı olup; b cep bilgisayarı olduğu; c pil bölmesi ve giriş / çıkış bağlantı noktaları; d RS-232 seri veri kablosu ve e düzgün bir arka plan sağlamak için kraft kağıdı olup. Bu rakamın büyük halini görmek için buraya tıklayın. 4. Veri Analizleri Proc araçlar prosedür 13 ile maksimum yüzeyi yansıtma değerleri elde edilir. bir referans değeri olarak gün 0 ile gözlem her gün için yüzeyi yansıtma değerleri yüzde azalma hesaplanır. <tekrarlanan ölçümler proc glm prosedürü kullanılarak verileri analizsup class = "xref"> 13. NOT: Means P = 0.05'de Duncan'ın Multiple Range Testi ayrıldı. Aynı küçük harfler ile araçlar önemli ölçüde farklı değildi. Şekil 9'da gösterildiği gibi veri 14 grafiksel çizimler gerçekleştirin. Şekil 9. azalma yüzdesi veya tedaviden sonra gün bitki indeksi göreceli olarak değişiklik. JMP yazılımı grafik numune günlerinde (DAT) için bitki indeksi göreceli olarak yüzde değişim arasındaki fonksiyonel ilişkiyi göstermek için kullanılmıştır. Bu rakamın büyük halini görmek için buraya tıklayın.

Representative Results

Sensör, kırmızı ve kızılötesi ışık yayar ve bu da ışık geri bitki gölgelik yansıyan alır. Yansıyan ışık görülebilir ve elektromanyetik spektrumun yakın enfraruj bantların kantitatif ölçümü olarak kullanılır ve sayısal olarak bitki indeksi (Normalize Fark Bitki Endeksi) değeri olarak kaydedilmektedir. NDVI değerleri 0 ila 0.99 arasında değişmektedir. sağlıklı bitki gölgelik okuma NDVI yüksek. Sağlıklı bitki örtüsü görünür ışığı emer ve yakın kızılötesi ışığı yansıtır ve sağlıksız bitki örtüsü daha görünür ışık ve az yakın kızılötesi ışığı yansıtır. Yüzeyi yansıtma fotosentetik aktivitesi için bir ikame olarak işlev görür ve bu spektral özelliği aktif radyasyon 15, 16, 17, 18 fotosentetik son derece ilişkilidir. İndeksi ile çok düşük değerler (0.1 ve altı) kaya çorak alanlarda ya da tekabülorta değerler (0.2 ila 0.3) çalı ve otlak ve yüksek değerleri (0.8 0.6) 'i temsil ederken, kum, ılıman ve tropikal bitki göstermektedir. yansıma ölçümleri spektrumun kırmızı ve yakın kızılötesi bölgelerinde gündüz aydınlatma altında elde edilmiştir. , / (NIR + kırmızı), kırmızı ve NIR 660 ve 770 nm 'de kırmızı ve yakın-kızılötesi spektrumlarının spektral reflektans değerleri (0-255) -' dir yüzeyi yansıtma = (kırmızı NIR): bitki indeksi aşağıdaki denklemle hesaplandı sırasıyla. Sensör kayıtları yansıma Her 100 milisaniye değer verir. sensör tarafından her zaman alınır yüzeyi yansıtma değerler dizisi itlaf maksimum yüzeyi yansıtma okuma arka yansıtma en aza indirmek için ve sürekli olarak tekrar edilebilir sayısal değerlerini sağlamak için analizlerde kullanılmıştır. Verilerin varyans analizi İndeksi ile yüzde olarak inceltme önemli farklılıklar hafifçe arasında gözlenmiştir ki m ortayaedially ve ağır muamele edilmemiş kontrol ile karşılaştırıldığında pamuk bitkileri istila (F = 436,4; P <0.0001, df = 3, 32). gözlem günü arasında farklılıklar test süresi esnasında bitki canlılığı tarif yüzeyi yansıtma değerleri (K = 1398,2; p <0.0001, df = 8, 256). Ayrıca, bitki indeksi değerleri yüzde azalma ters gözlem süresi (DAT) boyunca tedavilere korelasyon, ancak nadiren bu desenden sapma eğiliminde ve DAT anlamlı etkileşim (F = 201.5, P <0.0001, df = 24, 256) . bir DAT etki için çok yönlü varyans analizleri kriterler de anlamlıdır (Wilk'in λ = 0,00913; F = 339.0, P <0.0001, df = 8, 25). Benzer şekilde, DAT ve tedavi arasındaki etkileşim (0.00101 = Wilk'in λ F = 29.8, p <0.0001, df = 24, 73) önemli olmuştur. Gözlem süresi boyunca yüzeyi yansıtma değerleri ile gösterildiği gibi, Şekil 9, bitki canlılığı değişim oranını göstermektedir. Pozitif başınanegatif bir değer birinci ölçüm (yani Gün 0) yapıldıktan sonra bitkinin canlılığında azalma gösterir iken NDVI değeri yüzde değişimi, sağlıklı büyüyen bitkiler gösterir. TSSM istila edilen bitkiler zamanla sağlıkta bozulmaya gösterdi ederken olmayan istila edilen kontrol bitkileri, çalışma boyunca vejetatif uzadı. Tablo 1 'de gösterilen tedavilerin ortalama ayırma istilası sınıfları önemli ölçüde kontrol sapmış ve bundan sonra ezici kalmasıyla tedavi kategorilerini (hafif, orta ve ağır) ve kontrol arasında İndeksi ile yüzde olarak inceltme hiçbir tanımlanabilir fark Gün 5 kadar anlasilmistir . Bu veriler, optik sensör etkili bir pamuk üzerinde akarisitler karşı tedavi etkinliğini değerlendirmek için emek yoğun elle örnekleme yerine kullanılabileceğini gösterir. <td colspan = "10"> Tedavi (DAT) sonra Günleri Infestation Kategori 1 5 6 7 9 10 12 13 14 Kontrol 1.18 ± 0.33a 2.70 ± 0.40a 4.0 ± 0.36a 3.94 ± 0.37a 3.68 ± 0.53a 2.57 ± 0.42a 2.96 ± 0.47a 3.48 ± 0.38a 3.08 ± 0.22a ışık -0.13 ± 0.13b -0.71 ± 0.29b -0.65 ± 0.28b -2,02 ± 0.47b -5,68 ± 0.72b -11,17 ± 0.94b -15,73 ± 1.76b -19,54 ± 1.68b -24,9 ± 1.90b Orta -1,83 ± 0.42c -7.06 ± 0.63c -9,61 ± 0.53c -10,39 ± 0.57c -17,06 ± 0.80c -26,92 ± 0.72c -33,84 ± 0.96c -37,05 ± 1.14c -41,74 ± 0.73c Ağır -0.97 ± 0.58bc -11,76 ± 0.29d -13,83 ± 0.86d -15.20 ± 0.63d -25,0 ± 1.0d -34,63 ± 0.54d -39,07 ± 0.94d -42,68 ± 0.62D -46,71 ± 0.63 Tablo 1: pamuk bitkileri sonra En İndeksi ile yüzde azalma kümeler veya TSSM kütlelerinin değişen sayıda sardırılmıştır. serada plastik tepsiler yetiştirilen pamuk bitkileri örümcek akarı yoğunluğunun üç kategoriye sardırılmıştır. Kategori Işık Kategori Orta tepsiye başına 20 kitleleri aldı ve Kategori Ağır tepsiye başına 40 kitleleri aldı tepsinin başına TSSM 3 kitleleri veya kümeleri aldı. Araçlar Duncan'ın fazla uygun kontrol ayrıldıiple Testi (p = 0.05). Aynı küçük harfle takip Means olasılık% 5 seviyesinde anlamlı bir farklılık yoktu.

Discussion

alanda yapılan Geleneksel olarak, böcek öldürücü etkinlik testleri, muamele edilmemiş kontrol farklı oranlarda uygulanır ve kıyasla kimyasal çeşitli tedaviler yer alır. TSSM bir safha ve erginleri karşı değişen toksisite profilleri Akarisitler bunların neden olduğu hasar, kimyasal muamele ile azaltılabilir olup olmadığını belirlemek için değerlendirilir. TSSM örnekleri alınmış ve mikroskop altında incelenir ve TSSM değişen aşamaları sayılır ve kaydedilir laboratuar getirilir. Her tedavide hasarı belirlemek ve istatistiksel olarak kabul edilebilir bir hassasiyetle ayırt etmek için bir ev sahibi bitkinin yeterli numune almak için son derece önemlidir. birbirinden tedaviler ayırt etmek için gerekli olan numune sayısı organizmanın dağılım profili bağlıdır. TSSM arasında yüksek yamalı dağılımı, örneğin alanları arasında değişkenlik önemli bir sebep olurlar, ve birçok bitki örneklenen olmalıdırnüfus tahminleri tekrarlanabilirliği sağlamak için sipariş. Ancak, bütçe, insan gücü, zaman ve istatistik hassas örnekleme tekniklerine değindiği için önemli faktörlerdir. O az maliyetle ama en hassasiyetle örnekleme yapmak için en uygun mevcut kaynakları tahsis etmek araştırmacı yararınadır.

sayma TSSM aşamalarının yerine Entomologlar görsel hasarın değişen seviyelerde zarar vermeden bir ölçekte dayalı hasar skoru. Örneğin, bazı araştırmacılar musallat yaprakların sadece oran yaprağı 9, 19 başına örümcek akarları sayısından daha ziyade attı edildi binom örnekleme, önerdi. Diğer bitki örtüsü 19 geniş kızarıklıklarının benekleme ve kızarması arası değişen bir yaprak kızarması göstergesi ölçeği göre pamuk üzerinde TSSM hasarını tahmin etmiştir. Bu yöntemler, keyfi anekdot ve hasar derecesi bireysel algılamaları tarafından önyargılı bulunmaktadır.TSSM neden olduğu hasarın daha sağlam ve nicel değerlendirme değerlendirmek ve istatistiksel bir kesinlikle tedavi ayırmak için gereklidir.

yer tabanlı çok bantlı optik sensör kantitatif TSSM tahribatını belirlemek ve birçok araştırmacı tarafından kabul görme hasar skorlama sistemi daha kesin tedavi ayırmak için geliştirilmiş bir örnekleme bir araç gibi görünmektedir. Bununla birlikte, araştırmacılar, yoğun veri Hiper bantlı uzaktan algılama tespit ve dalga 20, 21 uzunlukları iki ile daha az veri yoğun çok bantlı uzaktan algılama ile karşılaştırıldığında ekin gerilmeleri ve gölgelik özelliklerini tespit etmek için çok sayıda spektral imza temin bildirmiştir. Bir hiperspektral spektrometre kullanarak, Reisig ve Godfrey ayırt bilgilendirici bir spektrumu NIR yansıma dalga boyu ≈850 mil görmemiş pamuk 22 artropod musallat olduğu bulunmuştur. Bu çalışmada, sadece iki spektral bantlı çok bantlı yansıtma değerleri (NIR değerini ≈770 nm) TSSM değişen yoğunluklar ile enfekte pamuk bitkileri belirlemek ve karakterize etmek için mümkün olduğunu göstermiştir. Ayrıca, daha önce bildirilen olduğunu çok bantlı optik sensör sadece etkin pamuk bitkileri TSSM birbirinden farklı yoğunluk kategorilerinde istila değil, aynı zamanda spiromesifen yarısı serada erken sezon pamuk TSSM kontrolünde abamektın daha etkili olduğunu göstermiştir ayrıldı en düşük etiket fiyatına 23 oranı.

çok bantlı optik sensör bir cep araştırma platform üzerine monte edilmiş olabilir ve yansıma değerleri, insan öznelliğinin olmaksızın bitki kanopilerinin işlenmiş alanlarda elde edilebilir. Akarisid etkinlik verileri böylece çok insan olmadan elde edilebilir. NDVI verileri kolayca bilgisayara yüklenebilir ve istatistiksel ticari kullanılarak analizyazılım. Ayrıca GPS toplamak için mobil bir platform üzerine monte edilebilir bir GPS alıcısı, bir alan hasar haritası oluşturmak üzere koordine eder. Bitki gölgelik gelen multispektral yansıma imzaları kullanarak, çok bantlı optik sensör belirlenmesi ve bitki stresi miktarının hızlı ve uygun maliyetli araç sağlar. Dahası, alanın çok daha geniş bir alanı geleneksel alan izcilik kıyasla bitki gölgelik yüksek uzaysal çözünürlüğü ile daha kısa sürede karşılanabilir. Pamuk TSSM için eşik hasar seviyesi bölgeden ABD'de bölgeye değişken olduğunu hatırlamak önemlidir. Örneğin, TSSM hasar yağış ve yüksek nem genellikle 24 esas Midsouth bölgesine göre örneğin California gibi bir kuru ortamda daha yüksek olacaktır. Bu nedenle, TSSM hasar nedeniyle verim kaybı değişken olacaktır ve bu yüzden hasar eşiğidir. Ancak, Mississippi, Arkansas ve Tennessee gelen raporlar ortaya eşik seviyesi olduğunupamuk üzerinde TSSM bitkileri 30 ila% 50 istila edilmiş ve popülasyonlar aktif 5 artmaktadır zaman olduğu görülmektedir. Bundan başka, alan yetiştirilen bitkiler, su stresleri ve eklembacaklı otçul beslenmesi ve bu faaliyetler arasındaki etkileşimler esas bitki üretkenliğini azaltmaktadır ve hasar eşiği etkilemesi muhtemel olan da dahil olmak üzere çok sayıda strese maruz kalmaktadır. TSSM pamuk 25'te ağıza ait iletkenliği, fotosentez ve terleme oranını azaltabilir. Serada yetiştirilen bitkiler güneş ışıklarına etkilenir ve önemli ölçüde stoma işlevini fotosentez ve gölgelik morfolojiyi 26, 27 etkiliyor ve muhtemelen bitki stres üzerinde bir katkı etkisi olabilir. Bununla birlikte, TSSM bitki gölgelik 28, 29 <alt yüzeyi üzerinde güneş ışınlarından korunmaktadır yaşam erişimi sağlayarak kaçınmak UV radyasyonunun edebileno bulunduğu / sup>, 30.

Hedef gölgelik ve hedefe sensör göre yönelimine üzerinde optik sensörün yüksekliği önemli ölçüde çok bantlı optik sensör 31 ile elde edilen yansıma değerleri etkileyen önemli faktörlerdir. Mobil araştırma platformu pamuk örtü açıkken bir sıra ürün alan üzerinden geçtiği zaman Örneğin, sensör paralel veya üst üste dik ya sensörün yönelimine bağlı olarak farklı sonuçlar üretmek için olasıdır. Sensör satır dik yönlendirilmiştir, özellikle kir ve diğer referans materyalleri büyük sensör okumaları etkileyebilir olması da muhtemeldir. sensöründen en tepki elde etmek için, sensör başlığı ile doğrudan satır üzerinde in-line olarak yönlenmiş olmalıdır. sıralara dik ışık ışınını yönlendirme geri almak için daha olasıdır rağmenPamuk gölgelik bitki örtüsünün ile kapatıldığında zemin toprak yansıma bu, bununla birlikte, kabul edilebilir. Buna ek olarak, operatörler 81-122 cm bir çalışma yüksekliği aralığına üreticinin tavsiyeler takip etmeli ve maksimum sinyal yanıtını elde etmek hedefiyle in-line sensör kafasını yönlendirme. Kullanımdan önce sensör pili şarj etmek önemlidir veya tutulduğu giderme önlemek için takılı olmalıdır. Düşük pil seviyesi hatalı okumalar üretmek olasıdır.

Divulgations

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

We appreciate the assistance of Chris Parker who daily scanned the plants and Curtis Hubbard who maintained the plants in the greenhouse.

Materials

GreenSeeker  Trimble Ag. Division Model 505 Red NDVI sensor
Westminster, CO
Pinto beans Producer's Co-op., Bryan, TX Not applicable Free choice item
Deltapine cotton seeds Brazos Bottom Crop Care, Caldwell, TX77836 Not applicable 436 RR; NonBt & RoundUp 
Ready
Plastic trays  BWI, Schulenberg, TX FG1020NL7 56 x 28 cm
Label sticks Gempler's, Janesville, WI 53547 Item # 151276 Durable spike-style pot markers
4-wheel Garden push cart Farm Tek, Dyersville, IA 52040 Item # 108676 61 x 122 cm
DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Hoy, M. A. . Agricultural acarology: Introduction to integrated mite management. 7, (2011).
  2. Jeppson, L. R., Keifer, H. H., Baker, E. W. . Mites injurious to economic plants. , (1975).
  3. Brandenburg, R., Kennedy, G. Ecological and agricultural considerations in the management of twospotted spider mite (Tetranychus urticae Koch). Agric. Zool. Rev. 2, 185-236 (1987).
  4. Saito, Y. The concept of “life types” in Tetranychinae. An attempt to classify the spinning behaviour of Tetranychinae. Acarologia. 24 (4), 377-391 (1983).
  5. Gore, J., et al. Impact of two-spotted spider mite (Acari: Tetranychidae) infestation timing on cotton yields. Journal of Cotton Science. 17, 34-39 (2013).
  6. Adamczyk, J. J., Lorenz, G. M. . Beltwide Cotton Conference. , 981-1000 (2016).
  7. Williams, M. R. . Beltwide Cotton Conference. , 1013-1057 (2016).
  8. Van Leeuwen, T., Vontas, J., Tsagkarakou, A., Dermauw, W., Tirry, L. Acaricide resistance mechanisms in the two-spotted spider mite, Tetranychus urticae and other important Acari: A review. Insect Biochem Mol Biol. 40 (8), 563-572 (2010).
  9. Wilson, L., Morton, R. Seasonal abundance and distribution of Tetranychus urticae (Acari: Tetranychidae), the two spotted spider mite, on cotton in Australia and implications for management. Bull Entomol Res. 83 (02), 291-303 (1993).
  10. Fernandez, F., Gepts, P., Lopez, M. Stage of development of the common bean plant. Communication Information Support Unit edn. , 32 (1986).
  11. Clotuche, G., et al. The formation of collective silk balls in the spider mite Tetranychus urticae Koch. PLoS. ONE. 6 (4), 1804-1807 (2011).
  12. Rouse, J. W., Haas, R., Schell, J., Deering, D. Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. NASA special publication. 1 (SP-351), 309-317 (1974).
  13. . . SAS v.9.4. , (2012).
  14. . . JMP v.11. , (2013).
  15. Asrar, G., Fuchs, M., Kanemasu, E., Hatfield, J. Estimating absorbed photosynthetic radiation and leaf area index from spectral reflectance in wheat. Agron J. 76 (2), 300-306 (1984).
  16. Myneni, R. B., Hall, F. G. The interpretation of spectral vegetation indexes. Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on. 33 (2), 481-486 (1995).
  17. Sellers, P. J. Canopy reflectance, photosynthesis and transpiration. Int J Remote Sens. 6 (8), 1335-1372 (1985).
  18. Tucker, C. J., et al. Higher northern latitude normalized difference vegetation index and growing season trends from 1982 to 1999. Int. J. Biometeorol. 45 (4), 184-190 (2001).
  19. Wilson, L., et al. Within-plant distribution of spider mites (Acari: Tetranychidae) on cotton: a developing implementable monitoring program. Environ Entomol. 12 (1), 128-134 (1983).
  20. Fitzgerald, G. J., Maas, S. J., Detar, W. R. Spider mite detection and canopy component mapping in cotton using hyperspectral imagery and spectral mixture analysis. Precision Agriculture. 5 (3), 275-289 (2004).
  21. Herrmann, I., et al. Spectral monitoring of two-spotted spider mite damage to pepper leaves. Remote Sensing Letters. 3 (4), 277-283 (2012).
  22. Reisig, D., Godfrey, L. Spectral response of cotton aphid-(Homoptera: Aphididae) and spider mite-(Acari: Tetranychidae) infested cotton: Controlled studies. Environ Entomol. 36 (6), 1466-1474 (2007).
  23. Martin, D. E., Latheef, M. A., López, J. D. Evaluation of selected acaricides against twospotted spider mite (Acari: Tetranychidae) on greenhouse cotton using multispectral data. Exp Appl Acarol. 66 (2), 227-245 (2015).
  24. Boudreaux, H. B. The effect of relative humidity on egg-laying, hatching, and survival in various spider mites. J Insect Physiol. 2 (1), 65-72 (1958).
  25. Bondada, B., Oosterhuis, D., Tugwell, N., Kim, K. Physiological and cytological studies of two spotted spider mite, Tetranychus urticae K., injury in cotton. Southwest Entomol. 20 (2), 171-180 (1995).
  26. Teramura, A. H. Effects of ultraviolet B radiation on the growth and yield of crop plants. Physiol Plant. 58 (3), 415-427 (1983).
  27. Teramura, A. H., Sullivan, J. H. Effects of UV-B radiation on photosynthesis and growth of terrestrial plants. Photosynthesis Res. 39 (3), 463-473 (1994).
  28. Ohtsuka, K. Deleterious effects of UV-B radiation on herbivorous spider mites: they can avoid it by remaining on lower leaf surfaces. Environ Entomol. 38 (3), 920-929 (2009).
  29. Sakai, Y., Osakabe, M. Spectrum-specific damage and solar ultraviolet radiation avoidance in the two-spotted spider mite. Photochem Photobiol. 86 (4), 925-932 (2010).
  30. Suzuki, T., Watanabe, M., Takeda, M. UV tolerance in the two-spotted spider mite, Tetranychus urticae. J Insect Physiol. 55 (7), 649-654 (2009).
  31. Martin, D. E., López, J. D., Lan, Y. Laboratory evaluation of the GreenSeeker handheld optical sensor to variations in orientation and height above canopy. International Journal of Agricultural and Biological Engineering. 5 (1), 43-47 (2012).

Tags

Remote SensingTwo-spotted Spider MiteCottonGreenhouseOptical SensorMultispectralInsecticide EfficacyInfestation LevelDamage Evaluation

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Citer Cet Article
Martin, D. E., Latheef, M. A. Remote Sensing Evaluation of Two-spotted Spider Mite Damage on Greenhouse Cotton. J. Vis. Exp. (122), e54314, doi:10.3791/54314 (2017).
Télécharger la Citation
Réimpressions et Autorisations

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image