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Evaluación a distancia de detección de manchas de dos daños araña roja de algodón de efecto invernadero

Published: April 28, 2017 doi: 10.3791/54314

Summary

Este manuscrito describe un sensor óptico multiespectral que detecta eficazmente daños al algodón temporada temprana infestadas artificialmente con densidades variables de las poblaciones de araña roja de dos manchas.

Introduction

De dos manchas ácaro araña, Tetranychus urticae (Koch) es una plaga polífago y cosmopolita de muchos campo y las plantas hortícolas 1, 2. Vive correas dentro en colonias en la superficie inferior de la planta 3, 4. Se ha pasado de ser un final de temporada a una plaga de inicio de temporada en el Medio-Sur de Estados Unidos en la última década 5. TSSM fue el plaga más dañina de algodón y causó una pérdida estimada de 57,441 pacas de algodón y la reducción de 0,167% en el rendimiento en los Estados Unidos en 2011 6, 7. Su ciclo de vida corto y de alta fecundidad y la determinación del sexo haploide-diploide combinado con la capacidad de digerir y desintoxicar xenobióticos han exacerbado el desarrollo de resistencia a los pesticidas 8. En la actualidad, acaricidas se mantienen como la juntamecanismo de control ólo fiable para la supresión de T. urticae. Por lo tanto, los entomólogos de campo evalúan constantemente acaricidas actualmente disponibles y de nuevo desarrollo para la eficacia.

La estimación de los daños causados ​​por los ácaros araña se lleva a cabo normalmente al anotar el daño en una escala subjetiva, debido a la dificultad para contar manualmente los ácaros. Algunos realizó muestreo binomial, donde sólo la proporción de hojas infestadas se puntuó más que el número de ácaros de araña por hoja 9. Una escala de índice de hoja enrojecimiento, que varió de punteado y enrojecimiento a la extensa enrojecimiento de la vegetación, se utilizó como criterio en la estimación de daños. El patrón de distribución espacial de T. urticae sobre el algodón se ajustaba a un patrón de distribución agrupada 9. Los ácaros se distribuyen en el follaje de algodón de escasa a fuertemente agrupadas y permanecen así en condiciones de campo. Tal patrón de distribución COUrogó a su pequeño tamaño, la movilidad y la reproducción prolífica hace enumeración de TSSM difícil. Se necesitan técnicas alternativas fiables para la evaluación de la densidad de ácaros con el fin de evaluar cuantitativamente la eficacia de los acaricidas contra TSSM.

El objetivo de este estudio fue para separar plantas de algodón dañados por diferentes densidades de TSSM mediante el uso de un sensor multiespectral óptica. Nuestra intención era determinar si el sensor óptico basado en tierra podría clasificar y separar las plantas de algodón sanas de los perjudicados por los ácaros.

Protocol

1. Establecer TSSM colonias en Pinto Beans

  1. Frijoles pintos de plantas, Phaseolus vulgaris L., en bandejas de plástico (56 x 28 x 5 cm 3) que contienen tierra para macetas en el invernadero como se muestra en la Figura 1.
  2. Etiquetar las bandejas con la marca palos según el tratamiento y la replicación.
  3. Establecer y mantener la temperatura del invernadero a 90 ° F y 70% de humedad relativa.
  4. Cultivan granos a una etapa foliar de 1-2 trifoliada 10 como se muestra en la Figura 2.
  5. Recoger los ácaros de las plantas de algodón infestadas naturalmente con los ácaros mediante la eliminación de hojas infestadas.
  6. deja de algodón infectado lugar de araña roja de judías pintas tan a menudo como sea necesario hasta que todas las plantas de las bandejas están infestados con numerosos TSSMs.

Figura 1
Figura 1: Granos de siembra de Pinto en plásticobandejas. Habas de Pinto semillas se plantaron en bandejas de plástico (56 x 28 x 5 cm 3) en el invernadero y se regaron diariamente. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 2
Figura 2: judías pintas con hojas trifoliadas. La primera hoja verdadera que se forma después de que los cotiledones emergen de la tierra es la hoja simple o unifoliados. hojas posteriores son la hojas trifoliadas con puntas denticulados. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

2. Transferencia TSSM a plantas de algodón

  1. Crecer de No Bt (no modificado genéticamente) plantas de algodón a 4-5 verdadera etapa de hoja en bandejas de plástico (56 x 28 x 5 cm) en el invernadero como se especifica en el paso 1.3 y se muestra en la Figura 3.
  2. Transferencia de colonias de araña roja de frijoles pintos sobre las plantas jóvenes de algodón en el 4-5 etapa de hoja verdadera.
    1. De transferencia 3 masas de ácaros de araña para las plantas ligeramente infestadas. Nota: A niveles muy altos de infestación, los ácaros araña formar masas o las cápsulas 11 y se encuentran colgando en puntas de las hojas como se ve en la figura 4.
      1. Colocar un recipiente debajo de la punta de la hoja de judía pinta que contienen masas TSSM.
      2. Cortar puntas de las hojas de judía pinta con las tijeras, lo que permite masas TSSM caer en la bandeja como se muestra en las figuras 5 y 6.
      3. Girar pan boca abajo sobre plantas de algodón y masas grifo TSSM sobre plantas de algodón cultivadas en bandejas de plástico, como se muestra en la Figura 7. Nota: Cada bandeja contenía ~ 100 plantas de algodón.
      4. Aleatoriamente extendido 3 masas de TSSM sobre las plantas de algodón.
    2. Transferir 20 masas para mídialil plantas infestadas.
      1. Colocar un recipiente debajo de la punta de la hoja de judía pinta que contienen masas TSSM.
      2. Cortar puntas de las hojas de frijol pinto con unas tijeras, lo que les permite caer en la sartén.
      3. Recoger 20 masas en la sartén.
      4. Voltee el recipiente boca abajo sobre las plantas de algodón y tocar a cabo masas TSSM Onto ~ 100 plantas de algodón planteadas en el invernadero.
    3. Transferir 40 veces la masa de las plantas infestadas.
      1. Colocar un recipiente debajo de la punta de la hoja de judía pinta que contienen masas TSSM.
      2. Cortar puntas de las hojas de frijol pinto con unas tijeras, lo que les permite caer en la sartén.
      3. Recoge 40 veces la masa en la sartén.
      4. Voltee el recipiente boca abajo sobre las plantas de algodón, tocar a cabo masas TSSM Onto ~ 100 plantas de algodón y se extendió de forma aleatoria.

figura 3
Figura 3. Las plantas de algodón con 4-5 etapa de hoja verdadera. The cotiledones emergen de la tierra como estructuras semejantes a hojas orientadas opuestas entre sí sobre el vástago de la planta de semillero. La meristemo apical emerge a través de los cotiledones y formar las primeras hojas verdaderas. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 4
Figura 4. masas TSSM colgando de una hoja de frijol trifoliada. TSSM vive en colonias y cuando lleguen a las poblaciones de alta densidad, que forman masas o estructuras de cápsula similar y se congregan en las puntas de las hojas para la dispersión. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 5
Figura puntas de las hojas de frijol pinto 5. corte que contienen una masa TSSM con unas tijeras. puntas de las hojas trifoliadas de frijol que contienen masas TSSM se eliminaron con unas tijeras para que infestan las plantas de algodón. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 6
Figura 6. masas TSSM en puntas de las hojas de frijol colocados dentro de la olla. Cuando se encontraron número suficiente de puntas de las hojas de frijol trifoliadas con TSSM en las plantas de ensayo, que se retiran y se colocan dentro de la olla. Estas muestras se utilizaron para infestar categorías de tratamiento: ligera, mediana y pesada que recibió 3, 20 y 40 masas de TSSM, respectivamente. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 7
Figura 7. Volviendo pan al revés. Las sartenes que contienen puntas de las hojas de frijol trifoliadas con TSSM dieron un vuelco en el dosel de algodón para infestar las plantas de ensayo. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

3. Las plantas de escaneo TSSM infestado de algodón con el sensor óptico multiespectral

  1. Montar horizontalmente el sensor óptico sobre el bastidor de efecto invernadero aproximadamente 7 pies por encima del suelo, como se muestra en la Figura 8. Establecer la distancia entre el escáner y la copa de la planta a los 36" . Use un nivel de carpintero para asegurarse de que el sensor se encuentra en posición horizontal.
  2. Coloque las bandejas no infestadas de plantas de algodón en un carrito con ruedas de empuje.
  3. Activar el interruptor del sensor y empuje lentamente la cart bajo el sensor hasta que la bandeja pasa completamente el cabezal del sensor, como se muestra en la Figura 8. Apague el interruptor. Retraer el carro.
  4. Repita el paso 3.3 tres veces, para un total de 3 repeticiones.
  5. Repita este procedimiento para todas las bandejas de algodón.
  6. Repetir la búsqueda en el Día 1, Día 5, Día 6, Día 7, Día 9, Día 10, Día 12, Día 13 y el Día 14 después del tratamiento (DAT). La exploración siempre que el NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) Los valores 12. Transmitir los valores de NDVI a y almacenar en un PC de bolsillo que luego se pueden descargar a un ordenador en formato de texto.
    NOTA: NDVI se calculó a partir de la siguiente ecuación: NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED), donde el rojo y NIR son los valores de reflectancia espectral (0-255) en el rojo y el infrarrojo cercano espectros en 660 y 770 nm, respectivamente.

Figura 8
Figura 8. Un musensor óptico ltispectral utilizado para medir cuantitativamente la salud de las plantas de algodón infestadas con diferentes niveles de densidad de TSSM. El carro de empuje ruedas con las plantas de ensayo se atravesó lentamente bajo la cabeza del sensor para obtener los valores de reflectancia espectral. a es la cabeza del sensor; b es PC de bolsillo; c es compartimiento de la batería y los puertos de entrada / salida; d es RS-232 cable de datos en serie y E es el papel del arte para proporcionar fondo uniforme. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

4. Análisis de los datos

  1. Obtener los valores máximos NDVI utilizando el procedimiento Proc Means 13. Calcular el porcentaje de reducción en los valores de NDVI para cada día de la observación utilizando Día 0 como valor de referencia. Analizar los datos utilizando el procedimiento PROC GLM medidas repetidas <sup class = "xref"> 13.
    NOTA: Las medias se separaron utilizando el Test de Rango Múltiple de Duncan a P = 0,05. Medias con las mismas letras en minúscula no fueron significativamente diferentes.
  2. Realizar ilustraciones gráficas de los datos 14 como se muestra en la Figura 9.

Figura 9
Figura reducción 9. Porcentaje o cambio en NDVI respecto a días después del tratamiento. software JMP se utilizó para ilustrar gráficamente la relación funcional entre el cambio por ciento en NDVI relativa a los días de muestreo (DAT). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Representative Results

El sensor emite luz roja e infrarroja y esto a su vez la luz se refleja de vuelta de la copa de la planta. La luz reflejada sirve como una medida cuantitativa de la visible y las bandas del infrarrojo cercano del espectro electromagnético y se registra numéricamente como NDVI (Normalized Índice de Diferencia de vegetación) lectura. Los valores de NDVI varían de 0 a 0,99. Cuanto mayor sea el NDVI leer más sano es el follaje de la planta. La vegetación sana absorbe la luz visible y refleja la luz infrarroja cercana y la vegetación poco saludable refleja más luz visible y la luz menos en el infrarrojo cercano. NDVI sirve como un sustituto para la actividad fotosintética y esta propiedad espectral es altamente correlacionada con la radiación fotosintéticamente activa 15, 16, 17, 18. Los valores muy bajos de NDVI (0,1 y por debajo) corresponde a las zonas áridas de roca oarena, mientras que los valores moderados (0,2 a 0,3) representan arbusto y pastizales y valores altos (0,6 a 0,8) indican vegetación templado y tropical. Las medidas de reflectancia se obtuvieron en condiciones de iluminación durante el día en las regiones de color rojo y del infrarrojo cercano del espectro.

NDVI se calculó a partir de la siguiente ecuación: NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED), donde el rojo y NIR son los valores espectrales de reflectancia (0-255) en los espectros de color rojo y del infrarrojo cercano a 660 y 770 nm, respectivamente. La reflectancia registros de sensor los valores de cada 100 mseg. Las lecturas máximas NDVI vaciados de una matriz de valores de NDVI tomadas cada vez por el sensor se utilizaron en los análisis para minimizar la reflectancia de fondo y para proporcionar valores numéricos consistentemente repetibles.

El análisis de varianza de los datos reveló que no se observaron diferencias significativas en el porcentaje de reducción en NDVI entre la ligera, medially y fuertemente infestada de plantas de algodón en comparación con el control no tratado (F = 436,4; P <0,0001; df = 3, 32). Los valores de NDVI que describen vigor de la planta durante el período de ensayo varió significativamente entre los días de observación (F = 1398,2; P <0,0001; df = 8, 256). Además, el porcentaje de reducción en los valores de NDVI se correlacionó inversamente a los tratamientos durante el período de observación (DAT), pero rara vez tendía a desviarse de este patrón e interactuar significativamente con DAT (F = 201,5; P <0,0001; df = 24, 256) . Los criterios de la prueba MANOVA para ningún efecto DAT fue significativa, así (λ de Wilk = 0,00913; F = 339,0; P <0,0001; df = 8, 25). Del mismo modo, la interacción entre DAT y el tratamiento fue significativa (λ de Wilk = 0,00101; F = 29,8; P <0,0001; df = 24, 73).

La Figura 9 muestra el porcentaje de cambio en vigor de la planta como se demuestra por los valores del NDVI durante el período de observación. A por positivocambio ciento en valor NDVI indica el cultivo de plantas saludables, mientras que un valor negativo indica que el vigor de la planta ha disminuido desde que se realizó la primera medición (es decir Día 0). Las plantas de control no infestadas mostraron un aumento de crecimiento vegetativo en todo el curso del estudio, mientras que las plantas infestadas-TSSM mostraron degradación en la salud con el tiempo. La media de la separación de los tratamientos mostrados en la Tabla 1 revela que no hay diferencia definible en porcentaje de reducción en NDVI entre categorías de tratamiento (luz, medianos y pesados) y el control se observó hasta el Día 5 cuando las clases de infestación se desviaron significativamente de la de control y permanecieron mayoritariamente de modo a partir de entonces . Estos datos demuestran que el sensor óptico puede ser utilizado eficazmente en lugar de muestreo manual de trabajo intensivo para evaluar la eficacia del tratamiento contra acaricidas sobre el algodón.

La infestación Categoría 1 5 6 7 9 10 12 13 14
Controlar 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
Ligero -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
Medio -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
Pesado -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 ± 0,62 D -46,71 ± 0,63

Tabla 1: porcentaje de reducción en Max NDVI después de las plantas de algodón se infestaron con diferentes número de grupos o masas de TSSM. Las plantas de algodón cultivadas en bandejas de plástico en el invernadero se infestaron con tres categorías de densidad de araña roja. Categoría Light recibió 3 masas o grupos de TSSM por bandeja, categoría mediano recibió 20 masas por bandeja y la categoría pesada recibió 40 masas por bandeja. Las medias se separaron de control de acuerdo con Mult de DuncanEl Test de Rango IPLE (P = 0,05). Las medias seguidas por la misma letra minúscula no fueron significativamente diferentes en el nivel 5% de probabilidad.

Discussion

, pruebas de eficacia insecticida Convencionalmente realizados en el campo incluyen varios tratamientos de la químico aplicado a diferentes velocidades y en comparación con un control sin tratar. Acaricidas con diferentes perfiles de toxicidad contra etapas instar y adultos de TSSM se evalúan para determinar si los daños causados ​​por ellos podría ser reducida por el tratamiento químico. muestras TSSM se recogen y se llevaron al laboratorio en el que se examinan bajo el microscopio y las distintas etapas de TSSM se cuentan y registran. Es de importancia crítica para tomar muestras adecuadas de la planta huésped para determinar el daño en cada tratamiento y diferenciarlos con precisión estadísticamente aceptable. El número de muestras que se requieren para diferenciar los tratamientos entre sí depende del perfil de distribución del organismo. distribución muy desigual de la TSSM conduce a una considerable cantidad de variación entre las áreas de la muestra, y muchas plantas Hay que tomar muestraspara asegurar la reproducibilidad de las estimaciones de la población. Sin embargo, el presupuesto, la mano de obra, tiempo y precisión estadística son factores importantes que inciden en las técnicas de muestreo. Corresponde al investigador para asignar los recursos disponibles de manera óptima para llevar a cabo el muestreo con el menor costo, pero con más precisión.

Los entomólogos en lugar de etapas TSSM contando Visualmente la puntuación de los daños en base a una escala de ningún daño a diferentes niveles de daño. Por ejemplo, algunos investigadores propusieron muestreo binomial, donde sólo la proporción de hojas infestadas se puntuó más que el número de ácaros de araña por hoja 9, 19. Otros estiman daños por TSSM sobre el algodón en base a una escala del índice hoja enrojecimiento, que varió de punteado y enrojecimiento a la extensa enrojecimiento de dosel de la vegetación 19. Estos métodos son arbitrarias, anecdótica y sesgada por la percepción individual del grado de daño.Se requiere una evaluación más robusta y cuantitativa de los daños causados ​​por TSSM para evaluar y separar los tratamientos con precisión estadística.

El sensor óptico multiespectral basado en tierra que parece ser una herramienta de muestreo mejorado para determinar cuantitativamente el daño infligido por TSSM y para separar los tratamientos con mayor precisión que el sistema de puntuación daño visual adoptada por muchos investigadores. Sin embargo, los investigadores han informado de que la teledetección hiperespectral intensivo de datos proporcionado numerosas firmas espectrales para identificar y detectar las tensiones de los cultivos y las características del dosel en comparación con la teledetección multiespectral que es menos intensivo de datos con dos longitudes de onda 20, 21. El uso de un espectrómetro hiperespectral, Reisig y Godfrey encontraron que el NIR de reflectancia longitud de onda ≈850 nm como un espectro informativo en distinguir artrópodo infestado-de algodón no infestada 22. En este estudio, hemos demostrado que los valores de reflectancia multiespectrales (NIR valor ser ≈770 nm) con sólo dos bandas espectrales fueron capaces de identificar y caracterizar las plantas de algodón infestadas con diferentes densidades de TSSM. Además, hemos informado anteriormente que el sensor óptico multiespectral no sólo eficazmente separados plantas de algodón infestadas con muy diversas categorías de densidad de TSSM, pero también mostraron que spiromesifen fue más eficaz que la abamectina en el control de TSSM en algodón principios de la temporada en el invernadero a una mitad tasa de la dosis de etiqueta más baja 23.

El sensor óptico multiespectral podría ser montado en una plataforma de investigación móvil y los valores de reflectancia se podría obtener a partir de las áreas tratadas de las marquesinas de vegetación sin la subjetividad humana. acaricidas datos de eficacia por lo tanto se pueden obtener sin mucho trabajo humano. Los datos de NDVI se pueden cargar fácilmente en el ordenador y analizados mediante estadística comercialsoftware. Un receptor GPS también puede ser montado en la plataforma móvil para recoger las coordenadas del GPS con el fin de generar un mapa de daños del campo. Uso de las firmas de reflectancia multiespectrales de la copa de la planta, el sensor óptico multiespectral proporciona un medio rápido y rentable de identificación y cuantificación de estrés de la planta. Por otra parte, un área mucho mayor del campo puede ser cubierto en menos tiempo con mayor resolución espacial de copa de la planta en comparación con de exploración de campo tradicional. Es importante recordar que el nivel de daño umbral para TSSM sobre el algodón es variable de una región a otra en los Estados Unidos. Por ejemplo, el daño TSSM sería más alto en un entorno árido tal como en California en comparación con la región Midsouth donde las precipitaciones y alta humedad a menudo prevalecen 24. Por lo tanto, la pérdida de rendimiento debido a los daños TSSM será variable y así es el umbral de daño. Sin embargo, los informes de Mississippi, Arkansas y Tennessee revelan que el nivel de umbralpara TSSM en algodón parece ser cuando de 30 a 50% de las plantas están infestadas y las poblaciones están aumentando activamente 5. Además, las plantas cultivadas en el campo están expuestos a múltiples tensiones que incluyen tensiones de agua y la alimentación de los herbívoros artrópodos y las interacciones entre estas actividades puede reducir sustancialmente la productividad de plantas y es probable que influir umbral de daño. El TSSM puede reducir la conductancia estomática, fotosíntesis y la tasa de transpiración en algodón 25. Las plantas que crecen en el invernadero están influenciados por la radiación UV y la luz que hace influir significativamente en función de los estomas, la fotosíntesis y la morfología del dosel 26, 27 y probablemente podría tener un efecto aditivo sobre el estrés de la planta. Sin embargo, TSSM es capaz de radiación UV evitando al tener acceso a hábitat protegido de la radiación solar en la superficie inferior de la copa de la planta 28, 29 </ sup>, 30, donde reside.

La altura del sensor óptico encima del dosel objetivo y la orientación del sensor con respecto a la diana son factores importantes que afectaron significativamente los valores de reflectancia obtenidos por el sensor óptico multiespectral 31. Por ejemplo, cuando la plataforma de investigación móvil atraviesa a través de un campo de cultivo fila como cuando dosel de algodón está abierto, el sensor es probable que produzca resultados diferentes dependiendo de la orientación del sensor, o bien paralelos o perpendiculares a la fila. Es también probable que el suelo y otros materiales de fondo pueden influir mucho en las lecturas del sensor, especialmente cuando el sensor está orientado perpendicular a la fila. Con el fin de obtener la máxima respuesta del sensor, la cabeza del sensor debe ser orientado en línea con y directamente por encima de las filas. Aunque es más probable que recoger vuelta orientar el haz de luz perpendicular a las filassuelo reflectancia del suelo, esto puede ser aceptable, sin embargo, cuando dosel de algodón se cierra con vegetación. Además, los operadores deben seguir las recomendaciones del fabricante en un rango de altura de funcionamiento de 81-122 cm y la orientación de la cabeza del sensor en línea con el objetivo de obtener una respuesta máxima de señal. Es importante cargar la batería del sensor antes de su uso o que se debe mantener enchufado para evitar la solución de problemas. Nivel de batería baja es probable que produzca lecturas erróneas.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
GreenSeeker Trimble Ag. Division
Westminster, CO
Model 505 Red NDVI sensor
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 cm 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 cm x 122 cm

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References

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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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