Name: 温室効果コットンの二斑点スパイダーダニの被害のリモートセンシング評価 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-04-28T13:00:00.000+00:00
Duration: 5 min 3 s
Description: 学ぼう、マルチスペクトル光学センサーを用いて二斑点スパイダーダニによる綿花の被害を定量化する方法。NDVI値を分析し、殺虫剤の効果を客観的に評価する農業昆虫学の研究効率を向上させます。

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毎日植物をスキャンしてくれたクリス・パーカーさんと、温室内の植物を維持していたカーティス・ハバードさんの協力に感謝します。

1.ピントビーンズにTSSMコロニーを確立<ol><li> 図1に示すように、植物ピント豆、 インゲンマメは、Lは、温室内のポッティング土壌を含有するプラスチックトレイ（56×28×5 cm 3）とで、 尋常 。 </li><li>治療およびレプリケーションに応じてスティックをマーキングしてトレイにラベルを付けます。 </li><li>設定し、90°Fおよび相対湿度70％の温室の温度を維持します。 </li><li> 図2に示すように、1-2三つ葉の葉ステージ10に豆を成長させます。 </li><li>感染した葉を除去することにより、ダニに自然に感染した綿植物からハダニを収集します。 </li><li>綿の出没場所ハダニは、トレイ内のすべての植物が数多くTSSMsがはびこっされるまでに必要な頻度でピント豆の上に残します。 </li></ol><img alt="図1" src="/files/ftp_upload/54314/54314fig1.jpg"> 図1：プラスチックにおける植栽ピント豆トレー。ピント豆種子を温室内のプラスチックトレイ（56×28×5 cm 3程度）に植えた、毎日水やりをしました。 <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54314/54314fig1large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="図2" src="/files/ftp_upload/54314/54314fig2.jpg"> 図2：カラタチの葉とピント豆。子葉が土から出た後に形成された最初の本葉は、単純または単葉葉です。後続の葉は歯状の先端とカラタチの葉です。 <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54314/54314fig2large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> 綿植物へ2.転送TSSM <ol><li> 5（プラスチックトレーで4-5葉期に非BT（遺伝子組換えでない）、綿植物を育てます温室で6×28×5 cm）のステップ1.3で指定され、 図3に示すように。 </li><li> 4-5葉段階で若い綿植物上にピント豆からハダニコロニーを転送します。 <ol><li>軽く出没する植物のためのハダニの3つの質量を転送します。注意：非常に高い蔓延レベルで、ハダニは、塊を形成または11さく図4に見られるように、リーフ先端に掛かって見られます。 <ol><li> TSSM塊を含むうずら豆の葉の先端の下にパンを置きます。 </li><li> 図5及び図6に示すようにTSSM質量パン内に落下することができ、はさみでピント豆の葉の先端を切りました。 </li><li> 図7に示すように、プラスチック製のトレーで栽培綿植物上に綿の植物やタップTSSM塊の上に逆さまにパンを入れます。注：各トレイは〜100本の綿植物を含んでいました。 </li><li>ランダムに綿植物上にTSSMの3つの質量を広げます。 </li></ol></li><li>私のための20個の塊を転送ジアリル植物を出没。 <ol><li> TSSM塊を含むうずら豆の葉の先端の下にパンを置きます。 </li><li>彼らはパンに落下することができ、はさみでピント豆の葉の先端をカットします。 </li><li>鍋に20個の塊を収集します。 </li><li>逆さま綿植物の上に鍋を回して、温室で育っ〜100綿植物上にTSSM塊をタップします。 </li></ol></li><li>重く出没する植物のための40の塊を転送します。 <ol><li> TSSM塊を含むうずら豆の葉の先端の下にパンを置きます。 </li><li>彼らはパンに落下することができ、はさみでピント豆の葉の先端をカットします。 </li><li>鍋に40個の塊を収集します。 </li><li> 、逆さま綿植物の上に鍋を回し〜100綿植物上にTSSM塊をタップすると、ランダムにそれらを広げます。 </li></ol></li></ol></li></ol><img alt="図3" src="/files/ftp_upload/54314/54314fig3.jpg"> 4-5葉期で3ワタ植物図。目葉のような構造は、苗の茎の上に互いに逆向きとして、電子子葉が土から出てきます。頂端分裂組織は、子葉を通じて現れ、最初の真の葉を形成します。 <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54314/54314fig3large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="図4" src="/files/ftp_upload/54314/54314fig4.jpg"> 図三つ葉豆の葉の上にぶら下がっ4. TSSM塊。 TSSMは植民地に住んでいると集団が高密度に達したとき、彼らは大衆やワタミ様構造を形成し、分散のための葉の先端に集まります。 <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54314/54314fig4large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="図5" src="/files/ftp_upload/54314/54314fig5.jpg"> はさみとTSSMの質量を含む図5カッティングうずら豆の葉のヒント。 TSSM塊を含む三つ葉豆の葉のヒントは、綿植物に寄生用ハサミで除去しました。 <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54314/54314fig5large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="図6" src="/files/ftp_upload/54314/54314fig6.jpg"> 図パンの内部に配置された豆の葉のヒント6. TSSM塊。 TSSMと三つ葉豆の葉の先端の十分な数の試験植物で発見されたとき、彼らは削除され、パンの内側に配置しました。それぞれ、TSSMの3、20及び40の質量を受光、媒体および重い：これらのサンプルは、治療の種類に寄生するために使用しました。 <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54314/54314fig6large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="図7" src="/files/ftp_upload/54314/54314fig7.jpg"> 図7.逆さまパンを回します。 TSSMと三つ葉豆の葉のヒントを含むパンは、試験植物に寄生する綿のキャノピーに上下逆さまになりました。 <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54314/54314fig7large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> マルチスペクトル光学センサ3.スキャンTSSM出没綿植物<ol><li> 図8に示すように、水平に約7フィート床上温室フレームに光学センサを取り付けます。スキャナと36" の植物群落の間の距離を設定します。センサーが水平レベルであることを保証するために、大工のレベルを使用してください。 </li><li>車輪付きプッシュカートに綿植物の無発生トレイを置きます。 </li><li>センサスイッチをアクティブにして、ゆっくりとCAを押します図8に示すように、トレイが完全にセンサヘッドを通過するまでセンサー下RT。スイッチをオフにします。カートを撤回。 </li><li> 3回の反復の合計を繰り返しステップ3.3三回、。 </li><li>綿のすべてのトレイのために、この手順を繰り返します。 </li><li> 1日目に繰り返し走査、5日目、6日目、7日目、9日目、10日目、12日目、13日目及び14日目処理（DAT）後。 NDVI（正規化差植生指数）設けられた走査は、12値 。 NDVI値を送信し、テキスト形式でコンピュータにダウンロードすることができ、ポケットPCに保存します。 注：NDVIは、以下の式から計算したNDVI =（NIR - RED）REDおよびNIRは、660と770で赤色および近赤外スペクトルにおける分光反射率の値（0〜255）である/（NIR + RED）それぞれnmで、。 </li></ol><img alt="図8" src="/files/ftp_upload/54314/54314fig8.jpg"> 図8 MU定量TSSMの変化する濃度レベルを寄生ワタ植物の健康状態を測定するために使用ltispectral光センサ。試験植物との輪プッシュカートはゆっくりと分光反射率の値を得るために、センサヘッドの下にトラバースました。センサヘッドです。 Bは、ポケットPCです。 Cは、バッテリコンパートメントおよび入力/出力ポートです。 Dは、RS-232シリアルデータケーブルであり、Eは 、均一な背景を提供するために、クラフト紙です。 <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54314/54314fig8large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> 4.データ分析<ol><li> PROC手段手順13を使用して、最大NDVI値を得ます。基準値として0日目による観察の毎日のNDVI値の減少率を計算します。反復測定PROC GLMの手順を使用してデータを分析します&lt;SUPクラス= "外部参照"&gt; 13。 注：手段は、P = 0.05でDuncanの多重範囲検定を用いて分離しました。同じ小文字に意味は有意差はなかったです。 </li><li> 図9に示すように、データ14のグラフィカルなイラストを行います。 </li></ol><img alt="図9" src="/files/ftp_upload/54314/54314fig9.jpg"> 図9パーセントの減少や治療後の日にNDVIの相対の変化。 JMPソフトウェアはグラフィカルサンプリングの日数（DAT）にNDVIに対してのパーセント変化との間の関数関係を説明するために使用されました。 <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54314/54314fig9large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a>

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</ol>

著者らは開示するものは何もない。

従来、フィールドで行わ殺虫剤効力試験は化学物質のいくつかの治療は、異なる速度で塗布し、未処理のチェックと比較含みます。 TSSMの齢と成人の段階に対して様々な毒性プロファイルを持つダニ駆除剤は、それらによって引き起こされた損傷は化学的処理によって減少させることができるかどうかを決定するために評価されています。 TSSMサンプルを収集し、それらを顕微鏡下で検査され、TSSM種々の段階をカウントして記録されている実験室に運ばれます。各処理における損傷を決定し、統計学的に許容可能な精度でそれらを区別するために宿主植物の十分なサンプルを取ることが非常に重要です。互いに治療を区別するために必要とされるサンプルの数は、生物の分布プロファイルに依存します。 TSSMの高斑状の分布は、サンプル領域間の変動のかなりの量につながり、多くの植物がでサンプリングしなければなりません人口推計の再現性を確保するため。しかし、予算、人員、時間、統計精度はサンプリング技術に衝突重要な要因です。これは、最小のコストではなく、最も精度のサンプリングを行うために最適に利用可能なリソースを割り当てるために研究者を不可欠な時代。 TSSM段階をカウントする代わりに、昆虫学者は、視覚的損傷の様々なレベルに無損傷の規模に基づいて損傷をスコア。例えば、一部の研究者は、感染した葉の唯一の割合は、リーフ9、19あたりのハダニの数ではなく、獲得した二項サンプリングを、提案しました。その他には植生キャノピー19の大規模な発赤を点描し、発赤から変化した葉の発赤・インデックス・スケールに基づいて、綿にTSSMによって被害を推定しました。これらの方法には、任意の逸話や損傷の程度の個々の認識によってバイアスされています。TSSMによる被害のより堅牢かつ定量的な評価は、統計精度でトリートメントを評価して分離することが必要です。 地上ベースのマルチスペクトル光学センサは、定量TSSMによってダメージを決定するために、多くの研究者によって採用された視覚的な損傷スコアリングシステムよりも、より正確に処置を分離するために改良されたサンプリング・ツールであると思われます。しかし、研究者は、データ集約型ハイパースペクトルリモートセンシングは、2つの波20、21を長さ集中少ないデータであるマルチスペクトルリモートセンシングに比べ作物応力及びキャノピーの特性を識別し、検出するために、多数のスペクトルシグネチャを設けたことを報告しています。ハイパースペクトル分光計を用いて、Reisigとゴドフリーは区別に有益なスペクトルとしてNIR反射波長≈850nmの無発生綿22からの節足動物を出没ことを見出しました。本研究では、わずか2つのスペクトルバンドを有するマルチスペクトル反射率値（≈770nmであるNIR値）TSSMの様々な密度を寄生ワタ植物を同定し、特徴づけることができたことを示しています。また、我々は以前に報告されていることマルチスペクトル光センサだけでなく、効果的に綿植物がTSSMの広く様々な密度のカテゴリに出没するだけでなく、メシが半分の温室でシーズン序盤の綿でTSSMを制御する際にアバメクチンよりも効果的であることを示した分離最低のラベル率23の割合。 マルチスペクトル光学センサは、モバイル研究プラットフォーム上に取り付けることができ、反射率の値は、人間の主観なし植物キャノピーの処理領域から得ることができます。殺ダニ有効性データは、このように多くの人手なく得ることができます。 NDVIデータを簡単にパソコンにアップロードされ、統計的、商業用いて分析することができますソフトウェア。また、GPSを収集するためにモバイルプラットフォーム上に実装することができるGPS受信機は、フィールドのダメージマップを生成するために調整します。植物キャノピーからマルチスペクトル反射率シグネチャを使用して、マルチスペクトル光学センサは、植物のストレスを同定および定量化の迅速かつ費用効果的な手段を提供します。また、フィールドのはるかに大きな面積は、従来のフィールドスカウトに比べ植物キャノピーの高い空間分解能で短い時間で覆うことができます。綿上TSSMに対する閾値損傷レベルは米国で地域によって変数であることを覚えておくことが重要です。例えば、TSSM損傷は降雨と高い湿度は、多くの場合、24を優先Midsouth地域と比較して、このようなカリフォルニアのように乾燥した環境では高くなるであろう。したがって、TSSM損傷に起因する歩留まり損失が可変となり、従って損傷閾値です。しかし、ミシシッピ州、アーカンソー州とテネシー州からの報告は、そのしきい値レベルを明らかにする綿上TSSMのための植物の30〜50％がはびこっていると集団が活発に5を増加しているときのように見えます。さらに、フィールド栽培植物は水ストレスや節足動物の草食動物の給餌とこれらの活動の間の相互作用が実質的に植物の生産性が低下し、損傷しきい値に影響を与える可能性があることができますを含む複数のストレスにさらされています。 TSSMは綿25で気孔コンダクタンス、光合成および蒸散速度を減らすことができます。温室で栽培植物は、UV光照射の影響を受けている、それが大幅に気孔機能、光合成と天蓋の形態26、27に影響を与えず、おそらく植物ストレスへの添加剤の効果を持つことができます。しかし、TSSMは&lt;29植物キャノピー28の下面には、太陽放射から保護生息地へのアクセスを有することによって、UV放射を回避することが可能ですそれが存在/ SUP&gt;、30、。 ターゲット天蓋及びターゲットに対するセンサの向き上記光学センサの高さを大幅にマルチスペクトル光学センサ31により得られた反射率の値に影響を与える重要な要因です。モバイルリサーチプラットフォームは、綿キャノピーが開いているときのように、行圃場内を通るときに、例えば、センサは、行へと平行または垂直のいずれかで、センサーの向きに応じて、異なる結果を生成する可能性があります。センサが、行に対して垂直に配向されている場合は特に、土壌及び他の背景材料が大幅にセンサの読みに影響を及ぼし得ることも可能性があります。センサからの最大応答を得るために、センサヘッドを用いて直接行の上にインラインに配向されるべきです。行に垂直に光ビームを配向するバックピックアップしやすくなるものの綿キャノピーは、豊かな植物で閉じたときに接地土壌反射率が、これは、しかし、許容可能であり得ます。また、オペレータは81〜122センチメートルの動作高さ範囲に、製造業者の推奨に従うべきであり、最大信号応答を得るために、目標とインラインセンサヘッドを配向します。使用前にセンサーのバッテリーを充電することが重要であるか、それは、トラブルシューティングを回避するためにプラグイン保たれるべきです。ローバッテリレベルは、誤った測定値を生成する可能性があります。

ナミハダニは、 ナミハダニ （コッホ）は、多くのフィールドと園芸植物1、2の多食及び国際的な害虫です。それは植物3、4の底面にコロニーにウェビングの内側に住んでいます。それは、過去十年間5オーバー半ばに米国南部でシーズン序盤の害虫後半シーズンであることから発展してきました。 TSSMは綿の5 番目の最も有害害虫だった、2011年6、7には、米国の収率で綿と0.167パーセント減の57441俵の推定損失を引き起こしました。その短いライフサイクル、高い繁殖力と消化し、生体異物を解毒する機能と組み合わせる半数体、二倍体のセックス決意は、殺虫剤8に対する抵抗性の発達を悪化させています。現在、殺ダニ剤は、Oとして残りますT.のナミハダニの抑制のためNLY信頼性の制御機構。したがって、フィールドの昆虫学者は常に有効性のために現在利用可能と新しく開発された殺ダニ剤を評価します。 ハダニによる被害の推定は通常ので、手動でダニを数えるに遭遇する困難の主観的な規模でのダメージを採点することによって行われています。いくつかは、感染した葉の唯一の割合は、リーフ9あたりのハダニの数ではなく、獲得した二項サンプリングを行いました。植物の広範囲発赤に点描と発赤から変化葉発赤インデックススケールは、損傷の推定の基準として使用しました。綿上のT.ウルチカエの空間分布パターンは塊状分布パターン9に準拠しました。ダニは重く、クラスタ化やフィールド条件の下でそのままにスパースから綿の葉の上に分散されています。このような分布パターンCOUその小さなサイズ、モビリティと多産再生にPLEDは、TSSMの列挙が困難となります。信頼性の高い代替技術を定量的にTSSMに対する殺ダニ剤の有効性を評価するために、ダニ密度の評価のために必要とされています。 本研究の目的は、光マルチスペクトルセンサを用いてTSSMの種々の密度によって損傷綿植物を分離することでした。私たちの目的は、地上ベースの光学センサーは、分類し、ハダニによってダメージを受けたものから健全な綿植物を分離できるかどうかを決定することでした。

<table><tbody><tr><td>GreenSeeker</td><td>Trimble Ag. Division Westminster, CO</td><td>Model 505</td><td>Red NDVI sensor</td></tr><tr><td>Pinto beans</td><td>Producer's Co-op., Bryan, TX</td><td>該当なし</td><td>自由選択アイテム</td></tr><tr><td>Deltapine 綿花の種</td><td>Brazos Bottom Crop Care, Caldwell, TX77836</td><td>該当なし</td><td>436 RR;ノンBT &ラウンドアップ対応</td></tr><tr><td>プラスチックトレイBWI</td><td>、シューレンバーグ、テキサス</td><td>州FG1020NL7</td><td>56 cm x 28 cm</td></tr>ラベル<tr><td>スティックGempler's</td><td>、ジェーンズビル、ウィスコンシン州53547</td><td>アイテム#151276</td><td>耐久性のあるスパイクスタイルのポットマーカー4</td></tr><tr><td>輪ガーデンプッシュカート</td><td>ファームテック、ダイアーズビル、アイオワ州52040</td>アイテム<td>#108676</td><td>61 cm x 122 cm</td></tr></tbody></table>

温室効果コットンの二斑点スパイダーダニの被害のリモートセンシング評価

Remote Sensing Evaluation of Two-spotted Spider Mite Damage on Greenhouse Cotton

この研究の目的は、温室栽培綿の二斑点ハダニ(TSSM)、Tetranychus urticae Kochによる葉面の損傷を評価するためのリモートセンシングツールとして、地上のマルチスペクトル光学センサーを評価することでした。TSSMは、さまざまな畑や園芸作物に発生する多食性の害虫です。それはしばしば、米国中南部の後期の無害な害虫であるのとは対照的に、有害な割合で綿の早期の害虫になります。 ダニ駆除剤の評価は、現在利用可能な化学物質や新たに開発された防除剤の有効性を維持し、耐性を防ぐために重要です。有効性評価のためのハダニの列挙は、面倒で時間がかかります。 したがって、主観的な視覚的損傷評価は、ハダニの密度を評価するために一般的に使用されます。 NDVI(正規化差植生指数)は、ハダニの蔓延に起因する植物のストレスと健康状態を評価するために、植生キャノピーのスペクトル反射特性を説明するために最も広く使用されている統計です。 結果は、マルチスペクトル光学センサーが、T. urticaeが初期の綿に引き起こすさまざまなレベルの蔓延を区別するのに効果的なツールであることを示しました。このリモートセンシング技術は、殺虫剤処理を評価するために視覚的な評価の代わりに使用できます。

センサは、赤色および赤外光を発し、次にこの光は、植物キャノピーから戻って反射されます。反射光は、可視電磁スペクトルの近赤外バンドの定量的測定として機能し、数値NDVI（正規化差植生指数）読み出しとして記録されます。 NDVI値は0から150まで変化します。健康な植物群落を読んでNDVIが高いです。健康な植物は、可視光を吸収し、近赤外光を反射し、不健康な植物は、より多くの可視光が少ない近赤外光を反射します。 NDVIは光合成活動に代理として機能し、このスペクトル特性は、活性放射線15、16、17、18を光合成する高度に相関しています。 NDVIの非常に低い値（0.1以下）は、岩石の不毛の領域に対応する、または砂は、つつ適度な値（0.2〜0.3）は低木と草原を表し、高い値（0.6〜0.8）は温帯と熱帯植物を示します。反射率測定は、スペクトルの赤色及び近赤外領域において昼間照明下で得られました。 - 赤色およびNIRは、660と770 nmの赤色および近赤外スペクトルにおける分光反射率の値（0〜255）である/（NIR + RED）、NDVI =（RED NIR）：NDVIは、以下の式から計算しました。それぞれ。センサーレコードの反射率が100ミリ秒毎に値。センサーずつ取らNDVI値の配列から抜粋最大NDVIの読み取りは、バックグラウンド反射を最小限に抑えるために、一貫反復数値を提供するために、分析に使用しました。 データの分散分析は、NDVIの減少率に有意差をm、軽く間で観察されたことを明らかにしましたediallyと重く、未処理対照と比較した綿植物を蔓延（F = 436.4; P &lt;0.0001; DF = 3、32）。観察の日の間で有意に変化させ、試験期間中に植物の活力を説明NDVI値（F = 1398.2; P &lt;0.0001; DF = 8、256）。また、NDVI値の減少率は、逆観察期間（DAT）の間処理に相関していたが、ほとんどこのパターンから逸脱する傾向はなく、DATと有意に相互作用（F = 201.5; P &lt;0.0001; DF = 24、256） 。無DATエフェクトのMANOVA検定基準は同様に有意であった（ウィルクのλ= 0.00913; F = 339.0; P &lt;0.0001; DF = 8、25）。同様に、DATと治療との間の相互作用は（0.00101 =ウィルクのλ; F = 29.8; P &lt;0.0001; DF = 24、73）有意でした。 観察期間中NDVI値によって実証されるように、図9は、植物活力のパーセント変化を示します。正あたり負の値は、最初の測定（ すなわち 0日）が行われたので、植物の活力が低下していることを示しているNDVI値のセントの変更は、健全な成長する植物を示しています。 TSSMが出没する植物は時間をかけて、健康の低下を示した非侵襲対照植物は、研究の過程を通じて栄養成長の増加を示しました。 表1に示した処理の平均分離は、侵入クラスは、対照から外れたので、その後、圧倒的に残ったときに治療の種類（光、媒体および重い）とコントロールとの間のNDVIの減少率には定義可能な差は5日目まで観察されなかったことがわかります。このデータは、光学センサが効果的に綿の殺ダニ剤に対する治療効果を評価するために労働集約マニュアルサンプリングの代わりに使用できることを実証しています。 <table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td colspan = &quot;10&quot;&gt;トリートメント（DAT）後日数</td></tr><tr><td>寄生カテゴリ</td><td> 1 </td><td> 5 </td><td> 6 </td><td> 7 </td><td> 9 </td><td> 10 </td><td> 12 </td><td> 13 </td><td> 14 </td></tr><tr><td>コントロール</td><td> 1.18±0.33A </td><td> 2.70±0.40a </td><td> 4.0±0.36A </td><td> 3.94±0.37a </td><td> 3.68±0.53a </td><td> 2.57±0.42a </td><td> 2.96±0.47a </td><td> 3.48±0.38a </td><td> 3.08±0.22A </td></tr><tr><td>光</td><td> -0.13±0.13b </td><td> -0.71±0.29b </td><td> -0.65±0.28b </td><td> -2.02±0.47b </td><td> -5.68±0.72b </td><td> -11.17±0.94b </td><td> -15.73±1.76b </td><td> -19.54±1.68b </td><td> -24.9±1.90b </td></tr><tr><td>中</td><td> -1.83±0.42c </td><td> -7.06±0.63c </td><td> -9.61±0.53c </td><td> -10.39±0.57c </td><td> -17.06±0.80C </td><td> -26.92±0.72c </td><td> -33.84±0.96c </td><td> -37.05±1.14c </td><td> -41.74±0.73c </td></tr><tr><td>ヘビー</td><td> -0.97±0.58bc </td><td> -11.76±0.29d </td><td> -13.83±0.86d </td><td> -15.20±0.63d </td><td> -25.0±1.0D </td><td> -34.63±0.54d </td><td> -39.07±0.94d </td><td> -42.68±0.62d </td><td> -46.71±0.63 </td></tr></tbody></table> 表1：綿植物後の最大NDVIの減少パーセントは、クラスタやTSSMの塊の数を変えることで寄生させました。温室でプラスチックトレーで栽培綿植物は、ハダニ密度の三つのカテゴリーに寄生させました。カテゴリ光は、カテゴリ中のトレイ当たり20の質量を受信し、カテゴリ重トレイ当たり40の質量を受信し、トレイ当たりTSSMの3つの質量またはクラスターを受けました。手段はダンカンのMultによる制御から分離しましたipleレンジテスト（P = 0.05）。確率5％水準で有意差はなかった同じ小文字が続くことを意味します。

この原稿は、効果的に人為的にナミハダニ集団の種々の密度で出没シーズン序盤の綿への損傷を検出したマルチスペクトル光学センサが記載されています。

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 ...

この手順の全体的な目標は、アクティブマルチスペクトル光学センサーを使用して、2つの斑点のあるハダニによって引き起こされる綿花への損傷を定量化する客観的な方法を確立することです。この方法は、綿のハダニを最もよく防除できる殺虫剤など、農業昆虫学の重要な質問に答えるのに役立ちます。この技術の主な利点は、時間と貴重な人的資源を節約しながら、綿のハダニの被害を評価するための客観的な指標を研究者に提供することです。私たちは最初に、2つの斑点のあるハダニに対する有効性について綿のさまざまな殺虫剤を評価するこの方法のアイデアを持っていました。プロトコルを開始するには、遺伝子組み換えされていない、またはBT綿の植物を温室のプラスチックトレイで4〜5枚の本葉の段階に育てます。次に、ハダニのコロニーをピント豆から若い4〜5本の本葉期の綿花に移します。軽く蔓延した植物のために3つの塊のハダニを移します。ピントビーンの葉の先端の下に、2つの斑点のあるクモダニ、またはTSSMの塊が入った鍋を置きます。ピントビーンの葉の先端をハサミで切り、TSSMの塊が鍋に落ちるようにします。綿花の上で鍋を逆さまにし、TSSMの塊を植物に軽くたたきます。次に、TSSMの3つの塊を綿花にランダムに広げます。内側に蔓延した植物の場合は、TSSMの塊が入ったピントビーンの葉の先端の下に鍋を置いて、20の塊を移します。ピントビーンの葉の先端をハサミで切り、鍋に落ちさせます。綿花の上で鍋を逆さまにし、温室で育てられた100本の綿花にTSSMの塊を引き出します。重篤な蔓延した植物のために40の塊を移します。次に、鍋に40個の塊を集めます。損傷をアッセイする前に、テキストプロトコルに記載されているように、綿花を2つの斑点のあるハダニに感染させます。光学センサーを床から約7フィート上の温室フレームに水平に取り付けます。スキャナーとプラントキャノピーの間の距離を36インチに設定します。大工の水準器を使用して、センサーが水平にあることを確認します。テストプラントをスキャンするときは、スキャナーを作物のキャノピーから一定の距離に配置し、背景が均一であることが重要です。次に、車輪付きの手押しカートに綿花の寄生していないトレイを置きます。センサースイッチを作動させ、トレイがセンサーヘッドを完全に通過するまで、カートをセンサーの下にゆっくりと押し込みます。トレイがセンサーを完全に通過したら、スイッチをオフにしてカートを収納します。次に、綿のすべてのトレイに対して合計3回の複製についてスキャンを繰り返します。スキャンから正規化された植生指数またはNDVI値を送信し、ポケットPCに保存します。次に、それらをテキスト形式でコンピューターにダウンロードします。このグラフは、正規化された植生指数またはNDVI値を使用して、時間の経過とともに健康状態が悪化したTSSM寄生植物とは対照的に、栄養成長を増加させた非寄生対照植物間の植物の活力の違いを示しています。治療の平均分離では、5日目まで治療カテゴリーと対照群との間のNVDIの減少率に明確な差は見られず、5日目までは感染クラスが対照群から有意に逸脱し、時間の経過とともにさらに逸脱した。この手順を試行する際は、光学センサーをターゲットキャノピーの上の一貫した高さに保ち、背景を一貫して確保することを覚えておくことが重要です。開発後、この技術は、農業昆虫学の分野の研究者が、綿の2つの斑点のあるハダニに対する殺虫剤の効果を評価する道を開きました。マルチスペクトルアクティブ光学センサーを使用して、綿のハダニの防除に対する殺虫効果を評価することは、治療の違いをスコアリングするための主観的な損傷評価よりも効率的です。

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Research

JoVE Journal

Environment

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