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Environment

L'évaluation de la télédétection de deux points Tétranyque dégâts sur le coton à effet de serre

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

Summary

Ce manuscrit décrit un capteur optique multispectrale qui a détecté efficacement les dommages au coton début de saison artificiellement infestés par différentes densités des populations de tétranyque à deux points.

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

Tétranyque à deux points, Tetranychus urticae (Koch) est un ravageur polyphage et cosmopolite de plusieurs champs et plantes horticoles 1, 2. Il vit à l' intérieur dans les colonies webbings sur la surface inférieure de la plante 3, 4. Il a évolué d'une saison en retard à un ravageur début de saison aux Etats-Unis mi-sud Les cours de la dernière décennie 5. ATMA a été le 5 ème espèce la plus dommageable du coton et a causé une perte estimée à 57,441 balles de coton et de réduction 0,167% du rendement aux États-Unis en 2011 6, 7. Son cycle de vie courte, une fécondité élevée et la détermination du sexe haploïde-diploïde combinée avec la capacité à digérer et détoxifier xénobiotiques ont exacerbé le développement de la résistance aux pesticides 8. À l'heure actuelle, acaricides restent comme omécanisme de contrôle eul fiable pour la suppression de T. urticae. Par conséquent, les entomologistes de terrain évaluent en permanence acaricides actuellement disponibles et nouvellement mis au point pour l'efficacité.

L'estimation des dommages causés par les acariens est habituellement réalisée en marquant les dégâts sur une échelle subjective en raison de la difficulté rencontrée dans le comptage manuellement les acariens. Certains échantillonnage binomiale effectué, où seule la proportion de feuilles infestées a été marqué plutôt que le nombre de tétranyques par feuille 9. Une échelle d'indice de rougissement des feuilles, qui variait de pointillage et rougissant à large rougissement de la végétation, on a utilisé comme critère pour l'estimation des dommages. Le motif de distribution spatiale de T. urticae sur le coton conforme à un modèle de distribution groupée 9. Acariens sont distribués sur le feuillage de coton rares à très regroupés et restent donc dans des conditions de terrain. Un tel modèle de distribution COUsupplia sa petite taille, la mobilité et la reproduction prolifique rend difficile l'énumération des ATMA. Il faut fiables techniques alternatives pour l'évaluation de la densité des acariens afin d'évaluer quantitativement l'efficacité des acaricides contre ATMA.

L'objectif de cette étude était de séparer les plants de coton endommagés par différentes densités de TSSM en utilisant un capteur optique multispectrale. Notre intention était de déterminer si le capteur optique au sol pourrait classer et séparer les plants de coton en bonne santé de ceux qui sont endommagés par les acariens.

Protocol

1. Mettre en place TSSM colonies sur des haricots Pinto Plante haricots pinto, Phaseolus vulgaris L., dans des plateaux en plastique (56 x 28 x 5 cm 3) contenant du terreau en serre comme représenté sur la Figure 1. Étiqueter les plateaux avec des bâtons de marquage selon au traitement et à la réplication. Définir et maintenir la température à effet de serre à 90 ° C et 70% d'humidité relative. Cultiver des haricots à stade 1-2 feuilles trifoliées 10 comme représenté sur la Figure 2. Recueillir les acariens de plants de coton infestés naturellement avec les acariens en enlevant les feuilles infestées. La place tétranyque du coton infesté laisse aussi souvent que nécessaire sur les haricots pinto jusqu'à ce que toutes les plantes dans les plateaux sont infestés de nombreux TSSMs. Figure 1: Les semis haricots pinto en plastiqueplateaux. Haricots Pinto graines ont été plantées dans des plateaux en plastique (56 x 28 x 5 cm 3) dans la serre et ont été arrosés tous les jours. S'il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre. Figure 2: haricots Pinto avec des feuilles trifoliées. La première vraie feuille qui est formée après les cotylédons émergent du sol est la simple feuille ou unifolié. Les feuilles suivantes sont les feuilles trifoliées avec des conseils dentés. S'il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre. 2. Transfert TSSM aux plantes de coton Cultiver des plants de coton Bt Non (non génétiquement modifié) à 4-5 vraie feuille dans des plateaux en matière plastique (56 x 28 x 5 cm) dans la serre comme spécifié à l' étape 1.3 et représenté sur la figure 3. Transfert des colonies de tétranyques de haricots pinto sur les jeunes plants de coton à 4-5 vraie feuille. Transfert 3 masses d'acariens pour les plantes légèrement infestées. Remarque: À des niveaux d'infestation très élevés, les acariens ou former des masses 11 et sont Bolls retrouvé pendu à l' extrémité des feuilles comme le montre la figure 4. Placez une casserole sous la pointe de la feuille de haricot pinto contenant des masses TSSM. Coupez les pointes des feuilles de haricots pinto avec des ciseaux, ce qui permet des masses TSSM de tomber dans la casserole comme indiqué sur les figures 5 et 6. Tournez moule à l' envers sur des plants de coton et des masses de robinet TSSM sur des plants de coton cultivés dans des plateaux en plastique comme représenté sur la Figure 7. Remarque: Chaque plateau contenait environ 100 plants de coton. 3 masses répartis au hasard de TSSM sur les plants de coton. Transférer 20 masses pour moiplantes infestées diallyle. Placez une casserole sous la pointe de la feuille de haricot pinto contenant des masses TSSM. Coupez les pointes des feuilles de haricots pinto avec des ciseaux, leur permettant de tomber dans la casserole. Recueillir 20 masses dans la casserole. Retournez panoramique vers le bas sur les plantes de coton et taper des masses TSSM ~ 100 ONTO plantes de coton soulevées dans la serre. Transfert 40 masses pour les plantes fortement infestées. Placez une casserole sous la pointe de la feuille de haricot pinto contenant des masses TSSM. Coupez les pointes des feuilles de haricots pinto avec des ciseaux, leur permettant de tomber dans la casserole. Recueillir 40 masses dans la casserole. Renverser casserole sur cotonniers, taper des masses TSSM ~ 100 plantes ONTO de coton et de les répartir au hasard. Figure 3. Des plants de coton avec 4-5 vraie feuille. thcotylédons e émergent du sol sous forme de structures semblables à des feuilles orientées en face de l'autre sur la tige de semis. Le méristème apical émerge à travers les cotylédons et former les premières vraies feuilles. S'il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre. Figure 4. masses TSSM suspendus sur une feuille de haricot trifoliée. TSSM vit dans les colonies et lorsque les populations à haute densité, ils forment des masses ou des structures analogues cotonnier et se rassemblent à l'extrémité des feuilles pour la dispersion. S'il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre. Figure 5. Couper l' extrémité des feuilles de haricot pinto contenant une masse TSSM avec des ciseaux. Trifoliées pointes des feuilles de haricots contenant des masses TSSM ont été enlevés avec des ciseaux pour infester les plants de coton. S'il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre. Figure 6. masses TSSM sur pointes des feuilles de haricots placés dans la casserole. Lorsque nombre suffisant de pointes des feuilles de haricots trifoliées avec ATMA ont été trouvés dans les plantes d'essai, ils ont été enlevés et placés à l'intérieur du moule. Ces échantillons ont été utilisés pour infecter des catégories de traitement: léger, moyen et lourd qui a reçu 3, 20 et 40 des masses de TSSM, respectivement. S'il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre. </a> Figure 7. Tourner la tête vers le bas pan. Les casseroles contenant des pointes des feuilles de haricots trifoliée avec ATMA ont été renversées sur la canopée de coton pour infester les plantes d'essai. S'il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre. 3. Balayage TSSM Infested Plantes en coton avec le capteur optique multispectrale Monter horizontalement le capteur optique sur le châssis de serre d' environ 7 pieds au- dessus du sol comme illustré sur la figure 8. Régler la distance entre le scanner et le couvert végétal à 36" . Utiliser le niveau à bulle pour garantir que le capteur est en position horizontale. Placez les plateaux non infestés de plants de coton sur un coup de pouce à roues panier. Activez l'interrupteur du capteur et poussez lentement le cart sous le capteur jusqu'à ce que le bac passe complètement à la tête du capteur comme représenté sur la Figure 8. Éteignez l'interrupteur. Rentrez le chariot. Répétez l'étape 3.3 à trois reprises, pour un total de 3 réplications. Répétez cette procédure pour tous les plateaux de coton. Répéter le balayage au jour 1, jour 5, Jour 6, Jour 7, Jour 9 Jour 10, jour 12, jour 13 et le jour 14 après le traitement (DAT). Le balayage fourni des valeurs NDVI (indice de végétation par différence normalisée) 12. Transmettre les valeurs de NDVI et à stocker sur un ordinateur de poche qui peut ensuite être téléchargée sur un ordinateur au format texte. NOTE: NDVI a été calculée à partir de l'équation suivante: NDVI = (NIR – RED) / (NIR + RED), où le rouge et le proche infrarouge sont les valeurs de réflectance spectrale (0-255) dans le spectre rouge et proche infrarouge à 660 et 770 nm, respectivement. Figure 8. Un muCapteur optique ltispectral utilisé pour mesurer quantitativement la santé des plants de coton infestés avec différents niveaux de densité de TSSM. La poussée roues panier avec les plantes d'essai ont été lentement traversé sous la tête du capteur pour obtenir des valeurs de réflectance spectrale. a est la tête de capteur; b est un PC de poche; c est un compartiment de batterie et les ports d' entrée / sortie; d est égal à câble RS-232 de données série et e est le papier kraft pour fournir fond uniforme. S'il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre. 4. Analyses de données Obtenir les valeurs de NDVI maximum en utilisant la procédure Moyens Proc 13. Calculer la réduction pour cent des valeurs NDVI pour chaque jour d'observation en utilisant Jour 0 en tant que valeur de référence. Analyser les données en utilisant la procédure mesures répétées PROC GLM <classe sup = "xref"> 13. NOTE: Des moyens ont été séparés à l'aide Test Range multiples de Duncan à P = 0,05. Les moyens avec les mêmes lettres minuscules étaient pas significativement différents. Effectuer une représentation graphique des données 14 comme représenté sur la Figure 9. Figure 9. Pourcentage de réduction ou un changement de NDVI par rapport aux jours après le traitement. logiciel JMP a été utilisé pour illustrer graphiquement la relation fonctionnelle entre le changement en pour cent par rapport à NDVI jour de prélèvement d'échantillons (DAT). S'il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.

Representative Results

Le capteur émet de la lumière rouge et infrarouge et cette lumière à son tour, se réfléchit en arrière à partir du couvert végétal. La lumière réfléchie sert de mesure quantitative du visible et les bandes du proche infrarouge du spectre électromagnétique et est numériquement enregistré en tant que lecture NDVI (différence normalisée de l'indice de végétation). Les valeurs de NDVI varient de 0 à 0,99. Plus le NDVI lire la santé du couvert végétal. La végétation saine absorbe la lumière visible et réfléchit la lumière proche infrarouge et de la végétation malsaine reflète la lumière plus visible et moins de lumière proche infrarouge. NDVI sert de substitut pour l' activité photosynthétique et cette propriété spectrale est fortement corrélé au rayonnement photosynthétiquement actif 15, 16, 17, 18. De très faibles valeurs de NDVI (0,1 et au-dessous) correspond aux zones arides de roche ousable, tandis que des valeurs modérées (0,2 à 0,3) représentent arbustes et des prairies et des valeurs élevées (0,6 à 0,8) indiquent la végétation tempérées et tropicales. Les mesures de réflectance ont été obtenues sous un éclairage de jour dans les régions rouge et proche infrarouge du spectre. IVN a été calculée à partir de l'équation suivante: NDVI = (NIR – RED) / (NIR + RED), où le rouge et le proche infrarouge sont les valeurs de réflectance spectrale (0-255) dans les spectres rouge et proche infrarouge à 660 et 770 nm, respectivement. Le facteur de réflexion de capteur enregistre les valeurs 100 msec. Les lectures NDVI maximales extraites de un tableau de valeurs IVN prises à chaque fois par le capteur ont été utilisés dans les analyses pour minimiser la réflectance de fond et de fournir des valeurs numériques régulièrement reproductibles. L'analyse de la variance des données a révélé que des différences significatives en pour cent de réduction de NDVI ont été observées entre légèrement, minfesté edially et fortement plants de coton par rapport au témoin non traité (F = 436,4; P <0,0001; df = 3, 32). Les valeurs de NDVI qui décrivent la vigueur des plantes au cours de la période d'essai a varié de manière significative entre les jours d'observation (F = 1398,2, p <0,0001; df = 8, 256). (; P <0,0001; ddl = 24, 256 F = 201,5) En outre, le pour cent de réduction des valeurs IVN ont été inversement corrélée aux traitements au cours de la période d'observation (DAT), mais rarement tendance à dévier de ce modèle et d'interagir de façon significative avec DAT . Les critères de test MANOVA pour aucun effet DAT était significative aussi bien (Wilk de la λ = 0,00913; F = 339,0; P <0,0001; df = 8, 25). De même, l'interaction entre DAT et le traitement était significative (de l'Wilk λ = 0,00101; F = 29,8; P <0,0001; ddl = 24, 73). La figure 9 montre pour cent variation de la vigueur des plantes comme le démontrent les valeurs IVN au cours de la période d'observation. A par positifvariation en pourcentage de la valeur NDVI indique les plantes en bonne santé de plus en plus, alors qu'une valeur négative indique que la vigueur de la plante a diminué depuis la première mesure (c. -à- jour 0) a été faite. Les plants témoins non infestés ont affiché une hausse croissance végétative tout au long de l'étude, alors que les plantes infestées TSSM ont montré une dégradation de la santé au fil du temps. Signifie la séparation des traitements indiqués dans le tableau 1 révèle qu'aucune différence définissable en pour cent de réduction dans NDVI entre les catégories de traitement (légers, moyens et lourds) et la commande a été observée jusqu'au jour 5 lorsque les classes d'infestation sensiblement écartés de la commande et sont restés majoritairement si par la suite . Ces données démontrent que le capteur optique peut être utilisé efficacement au lieu de l'échantillonnage manuel de main-d'œuvre pour évaluer l'efficacité du traitement contre acaricides sur le coton. <td colspan = "10"> jours après le traitement (DAT) Catégorie Infestation 1 5 6 7 9 dix 12 13 14 Contrôle 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 Lumière -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 Moyen -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 Lourd -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 Tableau 1: Pourcentage de réduction de Max NDVI après les plants de coton ont été infestés avec un nombre variable de grappes ou des masses de TSSM. Des plants de coton cultivés dans des plateaux en matière plastique dans la serre ont été infestés avec trois catégories de densité de tétranyques. Catégorie Lumière a reçu 3 masses ou groupes de TSSM par plateau, Catégorie moyenne a reçu 20 masses par plateau et catégorie lourd a reçu 40 masses par plateau. Des moyens ont été séparés de commande selon la Mult de DuncanIPLE zone d'essai (P = 0,05). Les moyennes suivies par la même lettre minuscule ne sont pas significativement différents au niveau de 5% de probabilité.

Discussion

Classiquement, tests d'efficacité des insecticides menées dans le domaine comprennent plusieurs traitements du produit chimique appliqué à des taux différents et par rapport à un témoin non traité. Acaricides avec différents profils de toxicité contre les stades adultes et larvaires de TSSM sont évalués afin de déterminer si les dommages causés par eux pourrait être réduite par le traitement chimique. échantillons TSSM sont collectés et acheminés au laboratoire où ils sont examinés au microscope et les différentes étapes de TSSM sont comptés et enregistrés. Il est extrêmement important de prélever les échantillons de la plante hôte pour déterminer les dégâts dans chaque traitement et de les différencier avec une précision statistique acceptable. Le nombre d'échantillons qui sont nécessaires pour différencier les traitements de l'autre dépend du profil de distribution de l'organisme. distribution très inégale du TSSM conduit à une quantité considérable de variation entre les zones d'échantillonnage, et de nombreuses plantes doivent être prélevés dansafin d'assurer la reproductibilité des estimations de la population. Cependant, le budget, la main-d'œuvre, le temps et la précision statistique sont des facteurs importants qui influent sur les techniques d'échantillonnage. Il incombe au chercheur d'allouer les ressources de façon optimale disponibles pour effectuer l'échantillonnage au moindre coût, mais avec plus de précision.

Les entomologistes en remplacement des étapes de comptage TSSM marquer visuellement les dommages sur la base d'une échelle de pas de dommages à différents niveaux de dommages. Par exemple, certains chercheurs ont proposé un échantillonnage binomiale, où seule la proportion de feuilles infestées a été marqué plutôt que le nombre d'acariens par feuille 9, 19. D' autres dégâts estimés par ATMA sur le coton basé sur une échelle de l' indice de rougissement des feuilles, qui variait de stippling et rougissement à une vaste rougissement du couvert végétal 19. Ces méthodes sont arbitraires, anecdotique et biaisée par les perceptions individuelles du degré de dommages.Une évaluation plus robuste et quantitative des dommages causés par ATMA est nécessaire pour évaluer et séparer les traitements avec une précision statistique.

Le capteur optique multispectrale au sol semble être un outil d'échantillonnage amélioré pour déterminer quantitativement les dommages causés par ATMA et de séparer les traitements plus précis que le système de notation de dommages visuels adoptés par de nombreux chercheurs. Toutefois, les chercheurs ont rapporté que les données intensives télédétection hyperspectrale fourni de nombreuses signatures spectrales afin d' identifier et de détecter les contraintes des cultures et des caractéristiques du couvert par rapport à la télédétection multispectrale , qui est moins de données à deux longueurs d' onde 20, 21. L' utilisation d' un spectromètre hyperspectral, Reisig et Godfrey ont découvert que la longueur d' onde de réflexion proche infrarouge ≈850 nm en tant que spectre d' information pour distinguer les arthropodes infestée de coton non infestée 22. Dans cette étude, nous avons montré que les valeurs de réflectance multispectrale (valeur NIR être ≈770 nm) avec seulement deux bandes spectrales ont été en mesure d'identifier et de caractériser les plants de coton infestés par différentes densités de ATMA. De plus, nous avons rapporté plus tôt que le capteur optique multispectrale non seulement des plants de coton séparés efficacement infestés par des catégories de densité très variables de ATMA, mais ont également montré que Spiromesifen était plus efficace que abamectin dans le contrôle TSSM en coton début de saison dans la serre à la moitié taux de la plus faible taux d'étiquette 23.

Le capteur optique multispectral pourrait être monté sur une plate-forme de recherche mobile et les valeurs de facteur de réflexion peut être obtenue à partir des zones traitées des couverts végétaux sans subjectivité humaine. Les données d'efficacité acaricides peuvent ainsi être obtenus sans beaucoup de travail humain. Les données NDVI peuvent être facilement téléchargées sur l'ordinateur et analysées à l'aide des statistiques commercialesLogiciel. Un récepteur GPS peut également être monté sur la plate-forme mobile pour recueillir des coordonnées du GPS afin de générer une carte de dommages du champ. En utilisant les signatures de réflectance multispectrale de la couverture végétale, le capteur optique multispectrale fournit un moyen rapide et rentable d'identifier et de quantifier le stress des plantes. En outre, une zone beaucoup plus grande de la zone peut être couverte en moins de temps à la résolution spatiale plus élevée du couvert végétal par rapport au repérage de champ classique. Il est important de se rappeler que le niveau de dommages de seuil pour TSSM sur le coton est variable d'une région à aux États-Unis. Par exemple, les dommages TSSM serait plus élevé dans un environnement aride, comme en Californie par rapport à la région Midsouth où les précipitations et une forte humidité prévalent souvent 24. Par conséquent, la perte de rendement en raison de dommages ATMA sera variable et est donc le seuil de dommages. Cependant, les rapports du Mississippi, l'Arkansas et du Tennessee révèlent que le niveau de seuilpour TSSM sur le coton semble être quand 30 à 50% des plantes sont infestées et les populations sont de plus en plus activement 5. De plus, les plantes cultivées sur le terrain sont exposés à de multiples contraintes, y compris les contraintes de l'eau et l'alimentation des herbivores et arthropode les interactions entre ces activités peuvent réduire considérablement la productivité des plantes et sont susceptibles d'influer sur le seuil de dommages. Le TSSM peut réduire la conductance stomatique, la photosynthèse et le taux de transpiration en coton 25. Les plantes cultivées en serre sont influencées par le rayonnement de la lumière UV et n'influence considérablement la fonction stomatique, la photosynthèse et la morphologie canopée 26, 27 et pourrait probablement avoir un effet additif sur le stress des plantes. Cependant, TSSM est capable d'éviter un rayonnement UV en ayant accès à un habitat protégé du rayonnement solaire sur la surface inférieure de la voilure de l' installation 28, 29 </ sup>, 30, où il réside.

La hauteur du capteur optique au- dessus du couvert de la cible et l'orientation du capteur par rapport à la cible sont des facteurs importants qui affectent de manière significative les valeurs de réflectance obtenues par le capteur optique multispectral 31. Par exemple, lorsque la plate-forme de recherche mobile traverse à travers un champ de culture de rangée tel que lorsque dais de coton est ouverte, le capteur est susceptible de produire des résultats différents en fonction de l'orientation du capteur, soit parallèle à ou perpendiculaire à la ligne. Il est également probable que le sol et d'autres matériaux de base peuvent considérablement influencer les lectures de capteur, en particulier lorsque le capteur est orienté perpendiculairement à la rangée. Afin d'obtenir une réponse maximale du capteur, la tête du capteur doit être orienté en ligne avec et directement au-dessus des lignes. Bien que l'orientation du faisceau lumineux perpendiculaire aux lignes est plus susceptible de prendre avantfacteur de réflexion du sol au sol, cela peut être acceptable, cependant, lorsque dais de coton est fermé à la végétation luxuriante. En outre, les opérateurs doivent suivre les recommandations du fabricant sur une plage de hauteur de fonctionnement de 81-122 cm et l'orientation de la tête du capteur en ligne avec la cible pour obtenir une réponse maximale du signal. Il est important de charger la batterie du capteur avant de l'utiliser ou il devrait être maintenu branché pour éviter le dépannage. Le faible niveau de la batterie est susceptible de produire des lectures erronées.

Disclosures

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
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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).
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