Remote Sensing Evaluation of Two-gespot spintaantasting over Greenhouse Cotton
28 april 2017
Dit manuscript beschrijft een multispectrale optische sensor die effectief schade aan begin van het seizoen katoen kunstmatig besmet met variërende dichtheden van de dubbel-gevlekte spint populaties gedetecteerd.
Het algemene doel van deze procedure is om een objectieve methode te vestigen voor het kwantificeren van schade aan katoenplanten veroorzaakt door tweebesprongen spintmijten met behulp van een actief multispectraal optisch sensor. Deze methode kan helpen bij het beantwoorden van sleutelvragen in de landbouw-entomologie, zoals welke insecticiden het beste spintmijten in katoen kunnen bestrijden. Het grote voordeel van deze techniek is dat het onderzoekers een objectieve metriek biedt voor het evalueren van spintmijtschade op katoen, terwijl tijd en waardevolle menselijke hulpbronnen worden bespaard.
We hadden dit idee voor deze methode om verschillende insecticiden op katoen te evalueren op hun werkzaamheid tegen tweebesprongen spintmijten. Om het protocol te starten, kweek niet-genetisch gemodificeerde, of geen BT-katoenplanten tot de vier tot vijf echte bladstadium in plastic bakken in een kas. Breng vervolgens spintmijtkolonies over van de pintobonen naar de jonge katoenplanten in het vier tot vijf echte bladstadium.
Breng drie massa spintmijten over voor een licht besmette plant. Plaats een pan onder de pintobonenbladpunt die tweebesprongen spintmijt of TSSM-massa's bevat. Snijd de pintobonenbladpunten met een schaar waardoor TSSM-massa's in de pan vallen.
Draai de pan ondersteboven over de katoenplanten en klop de TSSM-massa's op de planten. Verspreid vervolgens de drie massa's TSSM's willekeurig over de katoenplant. Voor mediaal besmette planten, breng 20 massa's over door een pan onder de pintobonenbladpunt te plaatsen die de TSSM-massa's bevat.
Snijd de pintobonenbladpunten met een schaar en laat ze vallen in de pan. Draai de pan ondersteboven over de katoenplanten en klop de TSSM-massa's uit op 100 katoenplanten gekweekt in de kas. Breng 40 massa's over voor zwaar besmette planten.
Verzamel vervolgens 40 massa's in een pan. Voorafgaand aan het beoordelen van schade, infecteer katoenplanten met tweebesprongen spintmijten zoals beschreven in het tekstprotocol. Monteer de optische sensor horizontaal op het kasframe op ongeveer twee meter boven de vloer.
Stel de afstand tussen de scanner en het plantenluik op 91 centimeter. Gebruik een timmermansniveau om ervoor te zorgen dat de sensor horizontaal staat. Bij het scannen van de testplanten is het van cruciaal belang dat de scanner op een vaste afstand van het gewasluik wordt geplaatst en dat de achtergrond uniform is.
Plaats vervolgens onbesmette bakken met katoenplanten op een kar met wielen. Activeer de sensorswitch en duw de kar langzaam onder de sensor totdat de bak volledig onder de sensorkop is gepasseerd. Zodra de bak volledig onder de sensor is gepasseerd, zet de switch uit en trek de kar terug.
Herhaal vervolgens de scan voor een totaal van drie replicaties voor alle bakken met katoen. Verzend de genormaliseerde verschilvegetatie-index of NDVI-waarden van het scannen en sla ze op op een pocket PC. Download ze vervolgens naar een computer in tekstformaat. Deze grafiek gebruikt genormaliseerde verschilvegetatie-index of NDVI-waarden om de verschillen in plantkracht tussen niet-besmette controleplanten te demonstreren, die een toename van vegetatieve groei vertoonden in tegenstelling tot de met TSSM besmette planten die in de loop van de tijd in gezondheid verslechterden.
De scheiding van de behandelingen toonde geen definieerbare verschil in percentage reductie van NVDI tussen behandelingscategorieën en de controle tot dag vijf, toen besmettingsklassen significant afweken van de controle en verder afweken in de loop van de tijd. Bij het uitvoeren van deze procedure is het belangrijk om te onthouden om een consistente hoogte van de optische sensor boven het doelkannon te handhaven en om een consistente achtergrond te garanderen. Na de ontwikkeling ervan, heeft deze techniek de weg gebaand voor onderzoekers op het gebied van landbouw-entomologie om het effect van insecticiden tegen tweebesprongen spintmijten op katoen te evalueren.
Het gebruik van een multispectraal actieve optische sensor om de insecticide werkzaamheid voor de bestrijding van spintmijten in katoen te evalueren, is efficiënter dan subjectieve schadebeoordelingen voor het scoren van behandelingsverschillen.
Overzicht
Deze studie presenteert een multispectrale optische sensor die is ontworpen om schade aan katoenplanten, veroorzaakt door tweestippige spintmijten, objectief te kwantificeren. Deze methode is erop gericht de efficiëntie van onderzoek in de agrarische entomologie te verhogen.
Belangrijke componenten van de studie
Wetenschappelijk vakgebied
- Landbouwentomologie
- Beoordeling van de plantgezondheid
- Beestbeheersing van insectenplagen
Achtergrond
- Twee-stipjes spintmijten zijn belangrijke plagen voor katoen.
- Huidige methoden voor het beoordelen van schade zijn vaak subjectief.
- Objectieve meetwaarden kunnen de evaluatie van ongediertebestrijdingsstrategieën verbeteren.
- Multispectrale sensoren maken een niet-invasieve beoordeling van de plantgezondheid mogelijk.
Doel van de studie
- Het ontwikkelen van een methode voor het kwantificeren van schade door spintmijten aan katoen.
- Het evalueren van de effectiviteit van verschillende insecticiden tegen spintmijten.
- Het voorzien van onderzoekers van een betrouwbare tool voor het beoordelen van de plantgezondheid.
Gebruikte methoden
- Kweek niet-genetisch gemodificeerde katoenplanten in een kas.
- Infesteer de planten met variërende dichtheden spintmijten.
- Gebruik een multispectrale optische sensor om de planten vanuit een vaste hoogte te scannen.
- Analyseer de waarden van de normalized difference vegetation index (NDVI) om de vitaliteit van de planten te beoordelen.
Belangrijkste resultaten
- NDVI-waarden gaven significante verschillen in de plantgezondheid aan tussen geïnfecteerde en niet-geïnfecteerde planten.
- De effectiviteit van insecticiden kon met deze methode objectiever worden geëvalueerd.
- Een consistente sensorhoogte en achtergrond waren cruciaal voor nauwkeurige metingen.
- De techniek maakt een efficiëntere gegevensverzameling mogelijk in vergelijking met traditionele methoden.
Conclusies
- De multispectrale optische sensor is een effectief instrument voor het beoordelen van schade door spintmijten.
- Deze methode vergroot de mogelijkheid om de effectiviteit van insecticiden te evalueren.
- Toekomstig onderzoek kan voortbouwen op deze techniek om strategieën voor ongediertebestrijding te verbeteren.
Veelgestelde vragen
Relevantie voor de industrie
Objectieve kwantificering van door plagen veroorzaakte plantenschade met behulp van multispectrale optische sensoren maakt een betrouwbaardere beoordeling van de gewasgezondheid en de effectiviteit van behandelingen mogelijk. Deze aanpak vervangt subjectieve visuele beoordelingen, ondersteunt datagestuurde beslissingen in landbouwkundige R&D en versnelt de evaluatie van nieuwe middelen voor plaagbestrijding. De methode vergroot het voorspellende vertrouwen op het snijvlak van monitoring van plantgezondheid en agrochemische ontwikkeling.
Strategische toepassingen in biofarmaceutische R&D
Vroege Ontdekking & Targetvalidatie
- Maakt objectieve meting van plantstressreacties op plaaginfecties en behandelingen mogelijk.
- Ondersteunt functionele validatie van kandidaat-insecticiden door de biologische impact te kwantificeren.
- Faciliteert mechanische risicoreductie door behandelingseffecten te onderscheiden van achtergrondvariabiliteit.
- Verbetert het voorspellend vertrouwen bij agrochemische screening in een vroeg stadium.
Screening & assayontwikkeling
- Biedt gestandaardiseerde, reproduceerbare op NDVI gebaseerde readouts voor high-throughput screening van bestrijdingsmiddelen tegen plagen.
- Vermindert de arbeidsintensiteit en subjectiviteit in vergelijking met handmatige schadebeoordeling.
- Maakt schaalbare evaluatie van meerdere behandelcondities mogelijk over grote plantcohorten.
- Ondersteunt hergebruik van het platform voor diverse combinaties van plagen en gewassen.
Translationeel & Preklinisch Onderzoek
- Lijnt remote sensing-resultaten af met translationele eindpunten voor gewasbeschermingsstudies.
- Maakt continuïteit mogelijk van screening in de ontdekkingsfase tot pre-commerciële velidvalidatie.
- Ondersteunt de risico-gecorrigeerde voortgang van kandidaatbehandelingen op basis van kwantitatieve werkzaamheidsgegevens.
- Biedt mechanistisch inzicht in interacties tussen plant, plaag en bestrijdingsmiddel voor translationeel onderzoek.
Integratie van pijplijn en workflow
Deze methode voor remote sensing is geïntegreerd in het continuüm van ontdekking tot validatie voor R&D in gewasbescherming, waardoor een brug wordt geslagen tussen vroege screening en translationele beoordeling van de effectiviteit van behandelingen.
- Discovery Biology: Kwantificeert objectief de reactie van planten op plaagdruk en behandelingsinterventies.
- Screening: Levert reproduceerbare, kwantitatieve NDVI-outputs voor het vergelijken van behandelingsgroepen.
- Analytics: Maakt statistische analyse van metrics voor plantgezondheid mogelijk over verschillende experimentele condities.
- Translational Research: Biedt een schaalbare, veldrelevante readout voor precommerciale validatie van agrochemicaliën.
- Enterprise Reuse: Vestigt een herbruikbare sensorgebaseerde workflow voor doorlopende studies naar plaagbestrijding.
Operationele en bedrijfsmatige impact
- Wetenschappelijke waarde: Verhoogt het voorspellend vertrouwen en vermindert mechanistische ambiguïteit bij de evaluatie van behandelingen.
- Operationele waarde: Standaardiseert de gegevensverzameling, verbetert de reproduceerbaarheid en optimaliseert het gebruik van middelen.
- Strategische waarde: Verbetert go/no-go-beslissingen en versnelt de ontwikkeltijden voor nieuwe middelen voor ongeduierbeheersing.
- Impact op portfolio: Ondersteunt risicogecorrigeerde prioritering van kandidaatbehandelingen op basis van robuuste effectiviteitsgegevens.
Overwegingen voor implementatie
- Vereist expertise in remote sensing en analyse van plantgezondheid.
- Toegang tot multispectrale optische sensoren en een compatibele data-infrastructuur is noodzakelijk.
- Standaardisatie van sensorplaatsing en achtergrondcondities tussen teams is vereist.
- Aanpassingen kunnen nodig zijn voor verschillende gewassoorten of kasomgevingen.
- De nauwkeurigheid is afhankelijk van een consistente sensorhoogte en een uniforme achtergrond, zoals beschreven in het protocol.
