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

1. Stellen Sie TSSM Kolonien auf Pinto-Bohnen <ol><li> Pflanze Pinto - Bohnen, Phaseolus vulgaris L., in Kunststoffschalen (56 x 28 x 5 cm 3) , die Topferde im Gewächshaus , wie in Abbildung 1 dargestellt. </li><li> Beschriften das Tabletts mit Markierungs sticks nach Behandlung und Replikation. </li><li> Eingestellt und Gewächshaustemperatur auf 90 ° C und 70% relative Luftfeuchtigkeit beibehalten. </li><li> Wachsen Bohnen auf 1-2 dreiblättrigen Blatt - Stadium 10 , wie in Abbildung 2 dargestellt. </li><li> Sammeln Spinnmilben aus Baumwollpflanzen auf natürliche Weise mit Milben befallen von befallenen Blätter zu entfernen. </li><li> Platz Spinnmilbe befallen Baumwolle Blätter auf Wachtelbohnen so oft wie nötig, bis alle Pflanzen in den Böden mit zahlreichen TSSMs befallen sind. </li></ol><img alt="Abbildung 1" src="/files/ftp_upload/54314/54314fig1.jpg" /> Abbildung 1: Pflanzen Pintobohnen in PlastikTabletts. Pintobohnen - Samen wurden in Kunststoffschalen (56 x 28 x 5 cm 3) in dem Gewächshaus gepflanzt und wurden täglich gewässert. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54314/54314fig1large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier</a> , um <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54314/54314fig1large.jpg" target="_blank">eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> <img alt="Figur 2" src="/files/ftp_upload/54314/54314fig2.jpg" /> Abbildung 2: Pintobohnen mit dreiblättrigen Blättern. Das erste echte Blatt, das gebildet wird, nachdem die Keimblätter aus dem Boden hervorgehen, ist das einfache oder unifoliate Blatt. Nachfolgende Blätter sind die dreiblättrigen mit denticulate Spitzen verlässt. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54314/54314fig2large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier</a> , um <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54314/54314fig2large.jpg" target="_blank">eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> 2. Transfer TSSM auf Baumwollpflanzen <ol><li> Wachsen Non- Bt (nicht gentechnisch verändert) Baumwollpflanzen auf 4-5 Blattstadium in Kunststoffschalen (56 x 28 x 5 cm) im Gewächshaus , wie in Schritt 1.3 und in Figur 3 gezeigt spezifiziert. </li><li> Übertragen Spinnmilbe Kolonien von Pinto-Bohnen auf junge Baumwollpflanzen bei 4-5 Blattstadium. <ol><li> Übertragen 3 Massen von Spinnmilben für leicht befallene Pflanzen. Hinweis: Bei sehr hohen Befalls, Spinnmilben bilden Massen oder Bolls 11 und sind auf Blattspitzen gefunden hängen , wie in Abbildung 4 zu sehen. <ol><li> Legen Sie eine Pfanne unter Wachtelbohnenblattspitze enthält TSSM Massen. </li><li> Schneiden Sie Wachtelbohnenblattspitzen mit einer Schere, so dass TSSM Massen in die Pfanne fallen , wie in den 5 und 6 gezeigt. </li><li> Drehen pan Kopf über Baumwollpflanzen und tap TSSM Massen auf Baumwollpflanzen in Kunststoffschalen gezüchtet , wie in 7 gezeigt. Hinweis: Jede Schale enthielt ~ 100 Baumwollpflanzen. </li><li> Randomly verteilt 3 Massen von TSSM auf Baumwollpflanzen. </li></ol></li><li> Übertragen 20 Massen für michdially Pflanzen befallen. <ol><li> Legen Sie eine Pfanne unter Wachtelbohnenblattspitze enthält TSSM Massen. </li><li> Schneiden Sie Schecke Bohnenblattspitzen mit einer Schere, so dass sie in die Pfanne fallen. </li><li> Sammeln Sie 20 Massen in der Pfanne. </li><li> Drehen Sie den Kopf Pfanne über Baumwollpflanzen und ausklopfen TSSM Massen auf ~ 100 Baumwollpflanzen im Gewächshaus aufgewachsen. </li></ol></li><li> Übertragen 40 Massen für stark befallene Pflanzen. <ol><li> Legen Sie eine Pfanne unter Wachtelbohnenblattspitze enthält TSSM Massen. </li><li> Schneiden Sie Schecke Bohnenblattspitzen mit einer Schere, so dass sie in die Pfanne fallen. </li><li> Sammeln Sie 40 Massen in der Pfanne. </li><li> Drehen Sie den Kopf Pfanne über Baumwollpflanzen Abklopfen TSSM Massen auf ~ 100 Baumwollpflanzen und verteilt sie nach dem Zufall. </li></ol></li></ol></li></ol><img alt="Abbildung 3" src="/files/ftp_upload/54314/54314fig3.jpg" /> Abbildung 3. Baumwollpflanzen mit 4-5 Blattstadium. the Kotyledonen treten aus dem Boden als blattartige Strukturen auf der Sämling Schaft einander entgegengesetzt ausgerichtet sind. Die Apikalmeristems tritt durch den Keimblättern und die ersten echten Blätter bilden. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54314/54314fig3large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier</a> , um <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54314/54314fig3large.jpg" target="_blank">eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> <img alt="Abbildung 4" src="/files/ftp_upload/54314/54314fig4.jpg" /> Abbildung 4. TSSM Massen auf einem dreiblättrigen Bohnenblatt hängen. TSSM lebt in Kolonien und wenn Populationen mit hoher Dichte zu erreichen, bilden sie Massen oder boll artigen Strukturen und sammeln sich an den Blattspitzen für Zerstreuung. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54314/54314fig4large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier</a> , um <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54314/54314fig4large.jpg" target="_blank">eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> <img alt="Abbildung 5" src="/files/ftp_upload/54314/54314fig5.jpg" /> Abbildung 5. Schneiden Wachtelbohnenspitzen Blatt eine TSSM Masse mit einer Schere enthält. Dreiblättrige Bohnenblattspitzen TSSM Massen enthalten, wurden für befallBaumwollPflanzen mit einer Schere entfernt. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54314/54314fig5large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier</a> , um <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54314/54314fig5large.jpg" target="_blank">eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> <img alt="Abbildung 6" src="/files/ftp_upload/54314/54314fig6.jpg" /> Abbildung 6. TSSM Massen auf Bohnenblattspitzen in der Pfanne gegeben. Wenn eine ausreichende Anzahl von dreiblättrigen Bohnenblattspitzen mit TSSM in den Testpflanzen gefunden wurden, wurden sie in der Pfanne entfernt und. Diese Proben wurden verwendet, Behandlungskategorien verseuchen: leichte, mittlere und schwere, die 3 aufgenommen, 20 und 40 Massen von TSSM, respectively. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54314/54314fig6large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier</a> , um <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54314/54314fig6large.jpg" target="_blank">eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> </a&gt; <img alt="Abbildung 7" src="/files/ftp_upload/54314/54314fig7.jpg" /> Abbildung 7. Drehen pan Kopf. Die Pfannen dreiblättrigen Bohnenblattspitzen mit TSSM enthielten, wurden den Kopf auf Baumwolle Baldachin drehte die Testpflanzen befallen. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54314/54314fig7large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier</a> , um <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54314/54314fig7large.jpg" target="_blank">eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> 3. Scannen TSSM geplag Baumwollpflanzen mit dem Multispektral des optischen Sensors <ol><li> Horizontal Halterung den optischen Sensors auf den Gewächshausrahmen etwa 7 Fuß über dem Boden , wie in Abbildung 8 gezeigt. Den Abstand zwischen dem Scanner und dem Pflanzendach bei 36&quot; . Verwenden Ebene einer Schreinerei, um sicherzustellen, dass der Sensor in horizontaler Ebene ist. </li><li> Legen Sie nicht befallene Böden von Baumwollpflanzen auf einem fahrbaren Rollwagen. </li><li> Aktivieren Sie den Sensorschalter und drücken Sie langsam die cart unter dem Sensor , bis das Fach vollständig den Sensorkopf verläuft , wie in 8 gezeigt. Schalten Sie Schalter. Ziehen Sie den Warenkorb gelegt. </li><li> Wiederholen Sie Schritt 3.3 dreimal für insgesamt 3 Wiederholungen. </li><li> Wiederholen Sie diesen Vorgang für alle Fächer aus Baumwolle. </li><li> Wiederholen Scannen an Tag 1, Tag 5, Tag 6, Tag 7, Tag 9, Tag 10, Tag 12, Tag 13 und Tag 14 nach der Behandlung (DAT). Das Abtasten der NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) Wert 12 vorgesehen. Übertragen Sie die NDVI-Werte und speichern auf einem Pocket PC, die dann auf einen Computer im Textformat heruntergeladen werden. HINWEIS: NDVI = (NIR - RED) / (NIR + rot), wo rot und NIR sind die spektralen Reflexionswerte (0-255) im roten und nahen Infrarot-Spektren bei 660 und 770: NDVI wurde aus der folgenden Gleichung berechnet nm. </li></ol><img alt="Abbildung 8" src="/files/ftp_upload/54314/54314fig8.jpg" /> Abbildung 8. A multispectral optischer Sensor verwendet, um quantitativ die Gesundheit von Baumwollpflanzen mit unterschiedlichen Dichteniveaus von TSSM befallenen zu messen. Die mit Rädern versehenen Rollwagen mit den Testpflanzen wurden langsam unter dem Sensorkopf durchlaufen spektrale Reflexionswerte zu erhalten. a ist der Sensorkopf; b ist Pocket - PC; c Batteriefach und Eingangs- / Ausgangsanschlüsse; d sind RS-232 serielle Datenkabel und e die craft paper einheitlichen Hintergrund zu liefern. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54314/54314fig8large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier</a> , um <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54314/54314fig8large.jpg" target="_blank">eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> 4. Daten Analyses <ol><li> Besorgen Sie sich die maximalen NDVI Werte des Proc Means Verfahren unter Verwendung von 13. Berechnen Sie die prozentuale Verringerung der NDVI-Werte für jeden Tag der Beobachtung unter Verwendung von Tag 0 als Referenzwert. Analysieren Sie die Daten, die die wiederholten Messungen PROC GLM Prozedur mit &lt;sup class = &quot;xref&quot;&gt; 13. HINWEIS: Die Mittel wurden unter Verwendung des Mehrbereichstest bei P = 0,05 Duncan getrennt. Bedeutet, mit den gleichen Kleinbuchstaben unterschieden sich nicht signifikant. </li><li> Führt graphische Darstellungen der Daten 14 , wie in 9 gezeigt. </li></ol><img alt="9" src="/files/ftp_upload/54314/54314fig9.jpg" /> Abbildung 9. prozentuale Verringerung oder Änderung in NDVI relativ zu Tagen nach der Behandlung. grafisch zu veranschaulichen die funktionale Beziehung zwischen dem prozentualen Änderung in NDVI relativ zu Tagen des Abtastens (DAT) wurde JMP-Software verwendet. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54314/54314fig9large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier</a> , um <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54314/54314fig9large.jpg" target="_blank">eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a>

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The authors have nothing to disclose.

Herkömmlicherweise wird auf dem Gebiet durchgeführt Insektizid Wirksamkeitstests umfassen mehrere Behandlungen der Chemikalie mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten appliziert und im Vergleich zu einer unbehandelten Kontrolle. Akarizide mit unterschiedlichen Toxizitätsprofilen gegen instar und adulte Stadien von TSSM werden bewertet, um zu bestimmen, ob die von ihnen verursachten Schäden, die durch die chemische Behandlung reduziert werden. TSSM Proben werden gesammelt und in das Labor gebracht, wo sie unter dem Mikroskop untersucht werden, und die unterschiedlichen Stadien der TSSM werden gezählt und aufgezeichnet. Es ist von entscheidender Bedeutung, eine ausreichende Proben der Wirtspflanze zu nehmen, den Schaden bei jeder Behandlung zu bestimmen und sie mit statistisch akzeptable Genauigkeit zu unterscheiden. Die Anzahl der Proben, die die Behandlungen voneinander zu unterscheiden sind, sind abhängig von dem Verteilungsprofil des Organismus. Highly fleckige Verteilung des TSSM führt zu einer beträchtlichen Menge an Variation zwischen den Probenbereichen und viele Anlagen müssen in beprobenUm die Reproduzierbarkeit der Bevölkerungsschätzungen zu gewährleisten. Allerdings Budgets, Personal, Zeit und statistische Genauigkeit sind wichtige Faktoren, die bei den Stichprobenverfahren treffen. Es obliegt dem Forscher die zur Verfügung stehenden Ressourcen zuzuteilen optimal Abtastung mit den geringsten Kosten zu führen, aber bei den meisten Präzision. Entomologen anstelle des Zählens TSSM Stufen punkten visuell den Schaden, basierend auf einer Skala von keinem Schaden in unterschiedlichem Maß an Schaden. Zum Beispiel schlugen einige Forscher binomische Probenahme, wo nur der Anteil der befallenen Blätter erzielt wurde eher als die Anzahl der Spinnmilben pro Blatt 9, 19. Andere geschätzten Schaden von TSSM auf Baumwolle basierend auf einer Blatt Rötung Indexskala, die von Punktierung und Rötung zu umfangreicher Rötung Vegetation Baldachin 19 variierte. Diese Methoden sind willkürlich, anekdotische und voreingenommen durch die individuelle Wahrnehmung des Ausmaßes des Schadens.Eine robustere und quantitative Bewertung der durch TSSM Schäden erforderlich, um die Behandlungen mit statistischer Genauigkeit zu bewerten und zu trennen. Der erdgebundenen multispektraler optische Sensor erscheint ein verbessertes Probennahmewerkzeug zu sein, quantitativ die Schädigung durch TSSM zugefügt zu bestimmen und die Behandlungen genauer als das visuelle Schadensbewertungssystem von vielen Forschern angenommen zu trennen. Jedoch haben Forscher berichtet , dass die datenintensive Hyperspektraldaten zahlreiche spektrale Signaturen vorgesehen crop Spannungen und Vordach Eigenschaften im Vergleich zu multispektraler Fernerkundungsdaten , die weniger intensiv sind mit zwei Wellenlängen 20, 21 zu identifizieren und zu erfassen. Verwendung einen hyperspektralen Spektrometers, gefunden Reisig und Godfrey , dass der NIR - Reflexionswellenlänge ≈850 nm als informatives Spektrum bei der Unterscheidung von Arthropoden befallenen aus Baumwolle 22 nicht befallener. In dieser Studie haben wir, dass die multispektralen Reflexionswerte (NIR Wert ist ≈770 nm) gezeigt, mit nur zwei Spektralbänder der Lage waren, Baumwollpflanzen befallen mit unterschiedlichen Dichten von TSSM zu identifizieren und zu charakterisieren. Außerdem haben wir bereits früher berichtet, dass der multispektralen optische Sensor nicht nur effektiv getrennt Baumwollpflanzen befallen mit sehr unterschiedlicher Dichte Kategorien von TSSM, zeigten aber auch, dass Spiromesifen wirksamer war als Abamectin bei der Kontrolle TSSM in der frühen Saison Baumwolle im Gewächshaus bei einer Hälfte Rate der niedrigsten Rate Etikett 23. Die multispektrale optische Sensor kann auf einem mobilen Forschungsplattform montiert werden und die Reflexionswerte aus den behandelten Flächen der Vegetations Vordächer ohne menschliche Subjektivität erhalten werden konnte. Akarizide Wirksamkeit Daten können somit ohne viel menschliche Arbeit erhalten werden. Die NDVI Daten können leicht auf den Computer geladen werden und unter Verwendung von kommerziellen statistischenSoftware. Ein GPS-Empfänger können auch auf die mobile Plattform montiert werden, um die GPS-Koordinaten zu sammeln, um eine Beschädigung der Karte des Feldes zu erzeugen. Verwendung von multispektralen Reflexionssignaturen aus dem Pflanzendach bietet der multispektralen optische Sensor ein schnelles und kostengünstiges Mittel zur Identifizierung und Quantifizierung von Pflanzenstress. Darüber hinaus kann ein viel größeres Gebiet des Feldes, in kürzerer Zeit mit einem höheren räumlichen Auflösung von Pflanzendach im Vergleich zu herkömmlichem Feld scouting abgedeckt werden. Es ist wichtig, dass die Schwellenschadenshöhe für TSSM auf Baumwolle zu erinnern, von Region zu Region in den Vereinigten Staaten sind variabel. Zum Beispiel wäre TSSM Schaden höher in einer trockenen Umgebung, wie in Kalifornien im Vergleich zur Midsouth Region , wo Regen und hohe Luftfeuchtigkeit häufig 24 vorherrschen. Daher wird Ausbeuteverlust aufgrund TSSM Schaden variabel sein und so ist die Beschädigungsschwelle. Allerdings Berichte aus Mississippi, Arkansas und Tennessee zeigen, dass der Schwellenwertfür TSSM auf Baumwolle erscheint , wenn 30 bis 50% der Pflanzen zu befallen ist und die Bevölkerung steigt aktiv 5. Weiterhin Feld angebauten Pflanzen, um mehrere Spannungen einschließlich Wasser Spannungen und Zuführen von Arthropoden Herbivores ausgesetzt sind, und die Interaktionen zwischen diesen Aktivitäten kann wesentlich die Produktivität der Anlage reduzieren und sind wahrscheinlich Beschädigungsschwelle beeinflussen. Die TSSM kann stomatäre Leitfähigkeit, Photosynthese und Transpiration in Baumwolle 25 reduzieren. Pflanzen im Gewächshaus kultiviert werden durch UV - Licht - Strahlung beeinflussen , und es beeinflusst signifikant stomatal Funktion, Photosynthese und Vordach Morphologie 26, 27 und könnte wahrscheinlich einen additiven Effekt auf dem Pflanzen Stress. Jedoch ist TSSM fähig Vermeidung von UV - Strahlung durch Sonnenstrahlung geschützten Zugang zum Lebensraum mit auf der unteren Oberfläche des Pflanzendaches 28, 29 &lt;/ sup&gt;, 30, wo er sich befindet. Die Höhe des optischen Sensors über dem Ziel Baldachin und die Orientierung des Sensors relativ zum Target sind wichtige Faktoren, die von dem multispektralen optischen Sensor 31 erhalten die Reflexionswerte signifikant beeinflusst. Zum Beispiel, wenn die mobile Forschungsplattform Reihenfrucht-Feld durchquert, wie beispielsweise bei Baumwolle Vordach offen ist, ist der Sensor wahrscheinlich unterschiedliche Ergebnisse erzeugen von der Orientierung des Sensors in Abhängigkeit entweder parallel oder senkrecht zu der Reihe. Es ist auch wahrscheinlich, dass der Boden und andere Hintergrundmaterialien stark die Sensormesswerte beeinflussen können, besonders, wenn der Sensor senkrecht zu der Reihe ausgerichtet ist. Um eine maximale Antwort von dem Sensor zu erhalten, sollte der Sensorkopf mit und direkt über den Reihen in-line ausgerichtet sein. Obwohl Orientieren wird der Lichtstrahl senkrecht zu den Reihen eher zurück zu holenErdreich Reflektanz kann dies annehmbar sein, jedoch, wenn Baumwolle Vordach mit üppiger Vegetation geschlossen ist. Darüber hinaus sollten die Betreiber Empfehlungen des Herstellers auf einem Betriebshöhenbereich von 81 bis 122 cm und Ausrichten des Sensorkopfes in-line mit dem Ziel folgen, um ein maximale Signalantwort zu erhalten. Es ist wichtig, den Sensor Batterie vor dem Gebrauch zu laden oder es soll bei der Fehlersuche zu vermeiden eingesteckt gehalten werden. Niedriger Batteriestand ist wahrscheinlich fehlerhafte Messwerte zu erzeugen.

Zweifleckige Spinnmilbe, Tetranychus urticae (Koch) ein polyphagen und weltoffen Schädlings vieler Feld und Gartenbaupflanzen 1, 2. Es lebt in Gurtbänder in Kolonien auf der Bodenfläche der Anlage 3, 4. Es hat sich von einem Ende der Saison zu einem frühen Saison Schädling in der Mitte der Süden der Vereinigten Staaten im letzten Jahrzehnt 5 entwickelt. TSSM war der 5. schädlichsten Schädlings aus Baumwolle und verursachte einen geschätzten Verlust von 57.441 Ballen Baumwolle und 0,167% Verringerung der Ausbeute in den Vereinigten Staaten im Jahr 2011 6, 7. Seine kurze Lebensdauer, hohe Fruchtbarkeit und haploidspezifischen diploide Geschlechtsbestimmung kombiniert mit der Fähigkeit Xenobiotika zu verdauen und zu entgiften haben die Entwicklung von Resistenz gegen Pestizide 8 verstärkt. Derzeit bleibt Akarizide als only zuverlässiger Steuerungsmechanismus zur Unterdrückung von T. urticae. Daher Feld Entomologen bewerten ständig aktuell verfügbaren und neu Akarizide für die Wirksamkeit entwickelt. Die Schätzung der Schäden, die durch die Spinnmilben in der Regel durch Ritzen den Schadens auf einer subjektiven Skala durchgeführt wegen der Schwierigkeit in Hand die Milben zu zählen. Einige binomischen Probenahme durchgeführt, bei denen nur der Anteil der befallenen Blätter erzielt wurde eher als die Anzahl der Spinnmilben pro Blatt 9. Eine Blatt Rötung Indexskala, die von Punktierung und Rötung der extensiven Rötung der Vegetation variierte, wurde bei der Schätzung des Schadens als Kriterium verwendet. Die räumlichen Verteilungsmuster von T. urticae auf Baumwolle förmig zu einem verklumpten Verteilungsmuster 9. Milben sind auf Baumwolle Laub von spärlich verteilt stark geclustert und bleiben so unter Feldbedingungen. Ein solches Verteilungsmuster coupled mit seiner geringen Größe, Mobilität und produktivsten Reproduktion macht Auszählung von TSSM schwierig. Zuverlässige alternative Techniken sind für die Beurteilung der Milbe Dichte erforderlich, um quantitativ Wirksamkeit von Akariziden gegen TSSM zu bewerten. Das Ziel dieser Studie war es, Baumwollpflanzen beschädigt durch unterschiedliche Dichten von TSSM getrennt durch einen optischen Multispektralsensorvorrichtung verwenden. Unsere Absicht war es, festzustellen, ob der Boden-basierte optische Sensor könnte gesunde Baumwollpflanzen aus, die durch die Spinnmilben beschädigt klassifizieren und trennen.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="698">
	<tbody>
		<tr height="41">
			<td height="41" style="height:41px;width:216px;">GreenSeeker&#160;</td>
			<td style="width:128px;">Trimble Ag. Division</td>
			<td style="width:119px;">Model 505</td>
			<td style="width:235px;">Red NDVI sensor</td>
		</tr>
		<tr height="41">
			<td height="41" style="height:41px;width:216px;"></td>
			<td style="width:128px;">Westminster, CO</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="41">
			<td height="41" style="height:41px;width:216px;">Pinto beans</td>
			<td style="width:128px;">Producer&#39;s Co-op., Bryan, TX</td>
			<td style="width:119px;">Not applicable</td>
			<td>Free choice item</td>
		</tr>
		<tr height="81">
			<td height="81" style="height:81px;width:216px;">Deltapine cotton seeds</td>
			<td style="width:128px;">Brazos Bottom Crop Care, Caldwell, TX77836</td>
			<td style="width:119px;">Not applicable</td>
			<td>436 RR; NonBt &#38; RoundUp&#160;</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;"></td>
			<td style="width:128px;"></td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Ready</td>
		</tr>
		<tr height="41">
			<td height="41" style="height:41px;width:216px;">Plastic trays&#160;</td>
			<td style="width:128px;">BWI, Schulenberg, TX</td>
			<td style="width:119px;">FG1020NL7</td>
			<td>56 x 28 cm</td>
		</tr>
		<tr height="61">
			<td height="61" style="height:61px;width:216px;">Label sticks</td>
			<td style="width:128px;">Gempler&#39;s, Janesville, WI 53547</td>
			<td style="width:119px;">Item # 151276</td>
			<td>Durable spike-style pot markers</td>
		</tr>
		<tr height="61">
			<td height="61" style="height:61px;width:216px;">4-wheel Garden push cart</td>
			<td style="width:128px;">Farm Tek, Dyersville, IA 52040</td>
			<td style="width:119px;">Item # 108676</td>
			<td>61 x 122 cm</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

remote sensing evaluation of two-spotted spider mite damage on greenhouse cotton

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.

Der Sensor sendet rotes und infrarotes Licht, und dieses Licht wird wiederum zurück aus dem Pflanzendach reflektiert. Das reflektierte Licht dient als eine quantitative Messung der sichtbaren und nahen Infrarotbändern des elektromagnetischen Spektrums und wird numerisch als NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) Lesen aufgezeichnet. Die NDVI-Werte variieren von 0 bis 0,99. Je höher die NDVI Lesen der gesünderen das Pflanzendach. Gesunde Vegetation absorbiert sichtbares Licht und reflektiert das Licht im nahen Infrarot und ungesunde Vegetation reflektiert mehr sichtbares Licht und weniger Licht im nahen Infrarot. NDVI dient als ein Surrogat zu photosynthetischen Aktivität und diese spektrale Eigenschaft ist hochgradig korrelierten aktive Strahlung 15, 16, 17, 18 bis photosynthetisch . Sehr niedrige Werte von NDVI (0,1 und unten) entspricht barren Bereichen Gesteins- oderSand, während moderate Werte (0,2 bis 0,3) repräsentieren Strauch- und Grünland und hohe Werte (0,6 bis 0,8) zeigt, gemäßigte und tropische Vegetation. Die Reflexionsmessungen wurden unter Tageslichtbeleuchtung in dem roten und nahen infraroten Bereich des Spektrums erhalten. NDVI wurde aus der folgenden Gleichung berechnet: NDVI = (NIR - RED) / (NIR + rot), wo rot und NIR sind die spektralen Reflexionswerte (0-255) in den roten und nahen Infrarot-Spektren bei 660 und 770 nm, beziehungsweise. Der Sensor erfasst Reflexionswerte alle 100 msec. Das maximale NDVI Ablesungen aus einem Array von NDVI Werten jedes Mal von dem Sensor aufgenommen ausgesondert wurde in den Analysen verwendete Hintergrundreflexion zu minimieren und konsequent wiederholbare Zahlenwerte zu liefern. Die Varianzanalyse der Daten ergab, dass erhebliche Unterschiede in der prozentualen Verringerung der NDVI zwischen leicht beobachtet wurden, m(P &lt;0,0001; df = 3, 32 F = 436,4) edially und stark Baumwollpflanzen im Vergleich zur unbehandelten Kontrolle befallen. Die NDVI Werte, die die Vitalität der Pflanzen zwischen den Tagen der Beobachtung signifikant variiert während der Testperiode beschrieben (F = 1398,2; p &lt;0,0001; df = 8, 256). Außerdem wurde die prozentuale Verringerung der NDVI Werte invers zu den Behandlungen während der Beobachtungsperiode (DAT) korreliert ist, aber eher selten von diesem Muster abweicht und signifikant mit DAT der Interaktion (F = 201,5, p &lt;0,0001; df = 24, 256) . Die MANOVA Prüfkriterien für keine DAT-Effekt war signifikant als auch (Wilks λ = 0,00913; F = 339,0; p &lt;0,0001; df = 8, 25). In ähnlicher Weise wurde die Wechselwirkung zwischen DAT und Behandlung signifikant (Wilks λ = 0,00101; F = 29,8, p &lt;0,0001; df = 24, 73). 9 zeigt in Pflanzenwüchsigkeit prozentuale Änderung , wie durch NDVI Werte im Beobachtungszeitraum nachgewiesen. Eine positive procent in NDVI Wert zeigt gesunde wachsende Pflanzen, während ein negativer Wert anzeigt , dass die Vitalität der Pflanze verringert ist , seit der erste Messung ( das heißt Tag 0) durchgeführt wurde. Die nicht-infizierte Kontrollpflanzen zeigten vegetatives Wachstum im gesamten Verlauf der Studie erhöht, während die TSSM befallenen Pflanzen Abbau zeigten in den Bereichen Gesundheit im Laufe der Zeit. Die mittlere Trennung der gezeigten Behandlungen in Tabelle 1 zeigt , dass keine definierbare Differenz in Prozent Reduktion der NDVI zwischen den Behandlungsgruppen (leicht, mittel und schwer) und der Kontrolle wurde bis zum 5. Tag beobachtet , wenn Befall Klassen signifikant von der Kontrolle abweicht und blieben überwiegend so danach . Diese Daten zeigen, dass der optische Sensor wirksam statt der arbeitsintensive manuelle Probenahme verwendet werden, die Wirksamkeit der Behandlung gegen Akariziden auf Baumwolle zu beurteilen. <table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td colspan = &quot;10&quot;&gt; Tage nach der Behandlung (DAT) </td></tr><tr><td> Infestation Kategorie </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> Steuern </td><td> 1,18 ± 0,33 A </td><td> 2,70 ± maximal 0,40 Ra </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> Licht </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> Mittel </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> schwer </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> Tabelle 1: Prozentuale Reduzierung des Max NDVI nach Baumwollpflanzen wurden mit unterschiedlicher Anzahl von Clustern befallen oder Massen von TSSM. Baumwollpflanzen in Kunststoffschalen im Gewächshaus kultiviert wurden mit drei Arten von Spinnmilben befallen Dichte. Kategorie Licht erhielt 3 Massen oder Cluster von TSSM pro Fach, Kategorie Mittel erhielten 20 Massen pro Fach und Kategorie Schwer erhielten 40 Massen pro Fach. Die Mittelwerte wurden von der Kontrolle nach Duncans Mult abgetrenntiple Bereich Test (p = 0,05). Mittel, mit dem gleichen Kleinbuchstaben gefolgt waren nicht signifikant unterschiedlich bei dem 5% -Niveau der Wahrscheinlichkeit.

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

Dieses Manuskript beschreibt einen multispektralen optischen Sensor, der wirksam eine Beschädigung zu Beginn der Saison Baumwolle künstlich infiziert mit unterschiedlichen Dichten der beiden Spinnmilbe Populationen nachgewiesen.

Fernerkundung Auswertung von zwei Spinnmilbe Schaden auf Gewächshaus-Baumwolle

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 ...

remote-sensing-evaluation-two-spotted-spider-mite-damage-on

Universidad San Sebastian

Research

JoVE Journal

Environment

8.5K Aufrufe.  USDA-ARS, SPARC-AATRU.  Dieses Manuskript beschreibt einen multispektralen optischen Sensor, der wirksam eine Beschädigung zu Beginn der Saison Baumwolle künstlich infiziert mit unterschiedlichen Dichten der beiden Spinnmilbe Populationen nachgewiesen. 

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

Evaluation of Integrated Anaerobic Digestion and Hydrothermal Carbonization for Bioenergy Production

Lignocellulosic biomass is one of the most abundant yet underutilized renewable energy resources. Both anaerobic digestion (AD) and hydrothermal carbonization (HTC) are promising technologies for bioenergy production from biomass in terms of biogas and HTC biochar, respectively. In this study, the combination of AD and HTC is proposed to increase overall bioenergy production. Wheat straw was anaerobically digested in a novel upflow anaerobic solid state reactor (UASS) in both mesophilic (37 &#176;C) and thermophilic (55 &#176;C) conditions. Wet digested from thermophilic AD was hydrothermally carbonized at 230 &#176;C for 6 hr for HTC biochar production. At thermophilic temperature, the UASS system yields an average of 165 LCH4/kgVS&#160;(VS: volatile solids) and 121 L CH4/kgVS&#160;at mesophilic AD over the continuous operation of 200 days. Meanwhile, 43.4 g of HTC biochar with 29.6 MJ/kgdry_biochar was obtained from HTC of 1 kg digestate (dry basis) from mesophilic AD. The combination of AD and HTC, in this particular set of experiment yield 13.2 MJ of energy per 1 kg of dry wheat straw, which is at least 20% higher than HTC alone and 60.2% higher than AD only.

A novel Upflow Anaerobic Solid State (UASS) reactor was used for biogas production from fibrous feedstock. Digestate from UASS reactor was hydrothermally carbonized into HTC biochar in a pressurized batch reactor. The integration of the two bioenergy concepts was applied in this study to increase overall bioenergy production.

Bewertung des integrierten Biogas-und Hydrothermale Karbonisierung für die Bioenergieproduktion

Lignocellulosic biomass is one of the most abundant yet underutilized renewable energy resources. Both anaerobic digestion (AD) and hydrothermal ...

Forschung

Umwelt

Application of Two-spotted Spider Mite Tetranychus urticae for Plant-pest Interaction Studies

The two-spotted spider mite, Tetranychus urticae, is a ubiquitous polyphagous arthropod herbivore that feeds on a remarkably broad array of species, with more than 150 of economic value. It is a major pest of greenhouse crops, especially in Solanaceae and Cucurbitaceae (e.g., tomatoes, eggplants, peppers, cucumbers, zucchini) and greenhouse ornamentals (e.g., roses, chrysanthemum, carnations), annual field crops (such as maize, cotton, soybean, and sugar beet), and in perennial cultures (alfalfa, strawberries, grapes, citruses, and plums)1,2. In addition to the extreme polyphagy that makes it an important agricultural pest, T. urticae has a tendency to develop resistance to a wide array of insecticides and acaricides that are used for its control3-7.
T. urticae is an excellent experimental organism, as it has a rapid life cycle (7 days at 27 &#176;C) and can be easily maintained at high density in the laboratory. Methods to assay gene expression (including in situ hybridization and antibody staining) and to inactivate expression of spider mite endogenous genes using RNA interference have been developed8-10. Recently, the whole genome sequence of T. urticae has been reported, creating an opportunity to develop this pest herbivore as a model organism with equivalent genomic resources that already exist in some of its host plants (Arabidopsis thaliana and the&#160;tomato Solanum lycopersicum)11. Together, these&#160;model organisms could provide insights into molecular bases of plant-pest interactions.
Here, an efficient method for quick and easy collection of a large number of adult female mites, their application on an experimental plant host, and the assessment of the plant damage due to spider mite feeding are described. The presented protocol enables fast and efficient collection of hundreds of individuals at any developmental stage (eggs, larvae, nymphs, adult males, and females) that can be used for subsequent experimental application.

Application of Two-spotted Spider Mite Tetranychus urticae for Plant-pest Interaction Studies

Protocols for efficient preparation of homogenous samples of spider mites, infestation of experimental plants, and assessment of plant damage, as required for studies of plant-pest interaction were developed.

Die Anwendung der Zwei-Spinnmilbe<em&gt; Tetranychus urticae</em&gt; Für Plant-Schädlingsinteraction Studies

The two-spotted spider mite, Tetranychus urticae, is a ubiquitous polyphagous arthropod herbivore that feeds on a remarkably broad array of species, with ...

Integrated Field Lysimetry and Porewater Sampling for Evaluation of Chemical Mobility in Soils and Established Vegetation

Potentially toxic chemicals are routinely applied to land to meet growing demands on waste management and food production, but the fate of these chemicals is often not well understood. Here we demonstrate an integrated field lysimetry and porewater sampling method for evaluating the mobility of chemicals applied to soils and established vegetation. Lysimeters, open columns made of metal or plastic, are driven into bareground or vegetated soils. Porewater samplers, which are commercially available and use vacuum to collect percolating soil water, are installed at predetermined depths within the lysimeters. At prearranged times following chemical application to experimental plots, porewater is collected, and lysimeters, containing soil and vegetation, are exhumed. By analyzing chemical concentrations in the lysimeter soil, vegetation, and porewater, downward leaching rates, soil retention capacities, and plant uptake for the chemical of interest may be quantified. Because field lysimetry and porewater sampling are conducted under natural environmental conditions and with minimal soil disturbance, derived results project real-case scenarios and provide valuable information for chemical management. As chemicals are increasingly applied to land worldwide, the described techniques may be utilized to determine whether applied chemicals pose adverse effects to human health or the environment.

Field lysimetry and porewater sampling allow researchers to evaluate the fate of chemicals applied to soils and established vegetation. The goal of this protocol is to demonstrate how to install required instrumentation and collect samples for chemical analysis during integrated field lysimetry and porewater sampling experiments.

Integrierte Feld Lysimetrie und Porenwasserprobennahme für die Bewertung von Chemical Mobilität in Böden und Vegetation Gegründet

Potentially toxic chemicals are routinely applied to land to meet growing demands on waste management and food production, but the fate of these chemicals ...

Measurement of Greenhouse Gas Flux from Agricultural Soils Using Static Chambers

Measurement of greenhouse gas (GHG) fluxes between the soil and the atmosphere, in both managed and unmanaged ecosystems, is critical to understanding the biogeochemical drivers of climate change and to the development and evaluation of GHG mitigation strategies based on modulation of landscape management practices. The static chamber-based method described here is based on trapping gases emitted from the soil surface within a chamber and collecting samples from the chamber headspace at regular intervals for analysis by gas chromatography. Change in gas concentration over time is used to calculate flux. This method can be utilized to measure landscape-based flux of carbon dioxide, nitrous oxide, and methane, and to estimate differences between treatments or explore system dynamics over seasons or years. Infrastructure requirements are modest, but a comprehensive experimental design is essential. This method is easily deployed in the field, conforms to established guidelines, and produces data suitable to large-scale GHG emissions studies.

This article showcases the static chamber-based method for measurement of greenhouse gas flux from soil systems. With relatively modest infrastructure investments, measurements may be obtained from multiple treatments/locations and over timeframes ranging from hours to years.

Messung der Treibhausgas-Flux aus landwirtschaftlichen Böden mit statischer Chambers

Measurement of greenhouse gas (GHG) fluxes between the soil and the atmosphere, in both managed and unmanaged ecosystems, is critical to understanding the ...

Integrating Remote Sensing with Species Distribution Models; Mapping Tamarisk Invasions Using the Software for Assisted Habitat Modeling (SAHM)

Early detection of invasive plant species is vital for the management of natural resources and protection of ecosystem processes. The use of satellite remote sensing for mapping the distribution of invasive plants is becoming more common, however conventional imaging software and classification methods have been shown to be unreliable. In this study, we test and evaluate the use of five species distribution model techniques fit with satellite remote sensing data to map invasive tamarisk (Tamarix spp.) along the Arkansas River in Southeastern Colorado. The models tested included boosted regression trees (BRT), Random Forest (RF), multivariate adaptive regression splines (MARS), generalized linear model (GLM), and Maxent. These analyses were conducted using a newly developed software package called the Software for Assisted Habitat Modeling (SAHM). All models were trained with 499 presence points, 10,000 pseudo-absence points, and predictor variables acquired from the Landsat 5 Thematic Mapper (TM) sensor over an eight-month period to distinguish tamarisk from native riparian vegetation using detection of phenological differences. From the Landsat scenes, we used individual bands and calculated Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI), and tasseled capped transformations. All five models identified current tamarisk distribution on the landscape successfully based on threshold independent and threshold dependent evaluation metrics with independent location data. To account for model specific differences, we produced an ensemble of all five models with map output highlighting areas of agreement and areas of uncertainty. Our results demonstrate the usefulness of species distribution models in analyzing remotely sensed data and the utility of ensemble mapping, and showcase the capability of SAHM in pre-processing and executing multiple complex models.

Integrating Remote Sensing with Species Distribution Models; Mapping Tamarisk Invasions Using the Software for Assisted Habitat Modeling SAHM

We demonstrate the utility of remotely sensed data and the newly developed Software for Assisted Habitat Modeling (SAHM) in predicting invasive species occurrence on the landscape. An ensemble of predictive models produced highly accurate maps of tamarisk (Tamarix spp.) invasion in Southeastern Colorado, USA when assessed with subsequent field validations.

Die Integration der Fernerkundung mit Artenverteilung Modelle; Mapping Tamariske Invasions Verwenden der Software für Assisted Habitat-Modellierung (SAHM)

Early detection of invasive plant species is vital for the management of natural resources and protection of ecosystem processes. The use of satellite ...

Methodology for Developing Life Tables for Sessile Insects in the Field Using the Whitefly, Bemisia tabaci, in Cotton As a Model System

Life tables provide a means of measuring the schedules of birth and death from populations over time. They also can be used to quantify the sources and rates of mortality in populations, which has a variety of applications in ecology, including agricultural ecosystems. Horizontal, or cohort-based, life tables provide for the most direct and accurate method of quantifying vital population rates because they follow a group of individuals in a population from birth to death. Here, protocols are presented for conducting and analyzing cohort-based life tables in the field that takes advantage of the sessile nature of the immature life stages of a global insect pest, Bemisia tabaci. Individual insects are located on the underside of cotton leaves and are marked by drawing a small circle around the insect with a non-toxic pen. This insect can then be observed repeatedly over time with the aid of hand lenses to measure development from one stage to the next and to identify stage-specific causes of death associated with natural and introduced mortality forces. Analyses explain how to correctly measure multiple mortality forces that act contemporaneously within each stage and how to use such data to provide meaningful population dynamic metrics. The method does not directly account for adult survival and reproduction, which limits inference to dynamics of immature stages. An example is presented that focused on measuring the impact of bottom-up (plant quality) and top-down (natural enemies) effects on the mortality dynamics of B. tabaci in the cotton system.

Methodology for Developing Life Tables for Sessile Insects in the Field Using the Whitefly, Bemisia tabaci, in Cotton As a Model System

Life tables allow quantification of the sources and rates of mortality in insect populations and contribute to understanding, predicting and manipulating population dynamics in agroecosystems. Methods for conducting and analyzing cohort-based life tables in the field for an insect with sessile immature life stages are presented.

Methodik zur Entwicklung von Sterbetafeln für festsitzende Insekten im Feld mit der Mottenschildläuse Tabak Tabaci, in Baumwolle als ein Modellsystem

Life tables provide a means of measuring the schedules of birth and death from populations over time. They also can be used to quantify the sources and ...

Preparation of DMMTAV and DMDTAV Using DMAV for Environmental Applications: Synthesis, Purification, and Confirmation

Dimethylated thioarsenicals such as dimethylmonothioarsinic acid (DMMTAV) and dimethyldithioarsinic acid (DMDTAV), which are produced by the metabolic pathway of dimethylarsinic acid (DMAV) thiolation, have been recently found in the environment as well as human organs. DMMTAV and DMDTAV can be quantified to determine the ecological effects of dimethylated thioarsenicals and their stability in environmental media. The synthesis method for these compounds is unstandardized, making replicating previous studies challenging. Furthermore, there is a lack of information about storage techniques, including storage of compounds without species transformation. Moreover, because only limited information about synthesis methods is available, there may be experimental difficulties in synthesizing standard chemicals and performing quantitative analysis. The protocol presented herein provides a practically modified synthesis method for the dimethylated thioarsenicals, DMMTAV and DMDTAV, and will help in the quantification of species separation analysis using high performance liquid chromatography in conjunction with inductively coupled plasma mass spectrometry (HPLC-ICP-MS). The experimental steps of this procedure were modified by focusing on the preparation of chemical reagents, filtration methods, and storage.

Preparation of DMMTAV and DMDTAV Using DMAV for Environmental Applications: Synthesis, Purification, and Confirmation

This article presents modified experimental protocols for dimethylmonothioarsinic acid (DMMTAV) and dimethyldithioarsinic acid (DMDTAV) synthesis, inducing dimethylarsinic acid (DMAV) thiolation through mixing of DMAV, Na2S, and H2SO4. The modified protocol provides an experimental guideline, thereby overcoming limitations of the synthesis steps that could have caused experimental failures in quantitative analysis.

Vorbereitung des DMMTAV und DMDTAV mit DMAV für Umweltanwendungen: Synthese, Reinigung und Bestätigung

Dimethylated thioarsenicals such as dimethylmonothioarsinic acid (DMMTAV) and dimethyldithioarsinic acid (DMDTAV), which are produced by the metabolic ...

Evaluating Dryocosmus Kuriphilus-induced Damage on Castanea Sativa

Dryocosmus kuriphilus Yasumatsu has become a major pest for Castaneasativa since its arrival in Europe. Its galling activity results in the formation of different gall types and prevents the development of normal shoots. Repeated and uncontrolled attacks cause, besides the production of galls and the attendant gall-related reduction in leaf area, progressive corruption of the branch architecture, including the death of branch parts, and an increase in dormant bud activation. Thus far, there have been few attempts to quantify branch architecture damage. Further, the different methods for assessing infestation degree (MAID) that have been developed focus only on the galls' presence and abundance.
Using the leaf area to sapwood area relationship as a green biomass indicator, we developed in a previous study a damage composite index (DCI) that takes into account the most important branch architectural features, allowing for realistic damage assessment during the entire epidemic process. 
The aim of this study is to present this novel method and highlight differences in the damage description with respect to other broadly used indices. Results show how the DCI depicts branch damage better, especially during the epidemic peak, compared to MAID, which tend to underestimate it. We conclude by suggesting how to properly evaluate the overall impact of the pest by means of our composite damage index, the infestation degree using classic methods, and crown transparency evaluations.

Evaluating Dryocosmus Kuriphilus-induced Damage on Castanea Sativa

It is common practice to assess the damage caused by Dryocosmus kuriphilus by considering the abundance of galls alone rather than by also taking related branch corruption into consideration. We propose a composite damage index that takes into account the most important branch features, thus enabling more realistic damage assessment.

Bewertung von Dryocosmus Kuriphilus-induzierte Schäden auf Castanea Sativa

Dryocosmus kuriphilus Yasumatsu has become a major pest for Castaneasativa since its arrival in Europe. Its galling activity results in the formation of ...

Use of Principal Components for Scaling Up Topographic Models to Map Soil Redistribution and Soil Organic Carbon

Landscape topography is a critical factor affecting soil formation and plays an important role in determining soil properties on the earth surface, as it regulates the gravity-driven soil movement induced by runoff and tillage activities. The recent application of Light Detection and Ranging (LiDAR) data holds promise for generating high spatial resolution topographic metrics that can be used to investigate soil property variability. In this study, fifteen topographic metrics derived from LiDAR data were used to investigate topographic impacts on redistribution of soil and spatial distribution of soil organic carbon (SOC). Specifically, we explored the use of topographic principal components (TPCs) for characterizing topography metrics and stepwise principal component regression (SPCR) to develop topography-based soil erosion and SOC models at site and watershed scales. Performance of SPCR models was evaluated against stepwise ordinary least square regression (SOLSR) models. Results showed that SPCR models outperformed SOLSR models in predicting soil redistribution rates and SOC density at different spatial scales. Use of TPCs removes potential collinearity between individual input variables, and dimensionality reduction by principal component analysis (PCA) diminishes the risk of overfitting the prediction models. This study proposes a new approach for modeling soil redistribution across various spatial scales. For one application, access to private lands is often limited, and the need to extrapolate findings from representative study sites to larger settings that include private lands can be important.

Landscape processes are critical components of soil formation and play important roles in determining soil properties and spatial structure in landscapes. We propose a new approach using stepwise principal component regression to predict soil redistribution and soil organic carbon across various spatial scales.

Verwendung der wichtigsten Komponenten für die Aufstockung topographische Modelle zuordnen Boden Umverteilung und Boden organischen Kohlenstoff

Landscape topography is a critical factor affecting soil formation and plays an important role in determining soil properties on the earth surface, as it ...

Studying Neurobehavioral Effects of Environmental Pollutants on Zebrafish Larvae

Recent years more and more environmental pollutants have been proved neurotoxic, especially at the early development stages of organisms. Zebrafish larvae are a preeminent model for the neurobehavioral study of environmental pollutants. Here, a detailed experimental protocol is provided for the evaluation of the neurotoxicity of environmental pollutants using zebrafish larvae, including the collection of the embryos, the exposure process, neurobehavioral indicators, the test process, and data analysis. Also, the culture environment, exposure process, and experimental conditions are discussed to ensure the success of the assay. The protocol has been used in the development of psychopathic drugs, research on environmental neurotoxic pollutants, and can be optimized to make corresponding studies or be helpful for mechanistic studies. The protocol demonstrates a clear operation process for studying neurobehavioral effects on zebrafish larvae and can reveal the effects of various neurotoxic substances or pollutants.

A detailed experimental protocol is presented in this paper for the evaluation of neurobehavioral toxicity of environmental pollutants using a zebrafish larvae model, including the exposure process and tests for neurobehavioral indicators.

Untersuchung neurobehavioraler Auswirkungen von Umweltschadstoffen auf Zebrafischlarven

Recent years more and more environmental pollutants have been proved neurotoxic, especially at the early development stages of organisms. Zebrafish larvae ...