Spider mites and their predacious mites were surveyed in an apple orchard where pesticides have not been applied for a long time, to understand the undisrupted predacious mite complex and their role in the controling spider mites. Spider mites occurring in the orchard were different to those in conventional orchards. A few Tetranychus urticae and Panonychus ulmi were observed, while T. kanzawai was abundant during growing season. Four species of phytoseiids, Amblyseius eharai, A. kokufuensis, A. womersleyi and Typhlodromus vulgaris, and one stigmaeid species of Agistemus terminalis were observed from leaf samples in the orchard. Among them, T. vulgaris occurred from early cool season with low T. kanzawai densities through to mid-and late-season. A. womersleyi was observed only during mid-season when T. kanzawai densities were high with hot weather. Amblyseius eharai and A. kokufuensis occured only in early season, but A. terminalis density increased from mid-season and lasted to late-season. The predacious mite complex regulated the density of T. kanzawai approximately under 8 mites per leaf. Tentatively concluding, T. vulgaris is an adaptable predator at lower prey density under cool weather condition, and A. womersleyi is effective predator at higher prey density under hot weather condition. Further, the biological control strategies of spider mites in Korean orchards were discussed based on the predacious mite complex.
Proceedings of the Korean Society of Plant Pathology Conference
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2003.10a
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pp.109.2-109
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2003
A basic spray program for apple in which fungicides are scheduled to spray at 15-day interval from petal fall to late August was formulated on the properties of several selected fungicides. In order to improve it, experimental plots, completely randomized block with 3 replications, were prepared in an orchard of 15 years old Fuji cultivar, and the spray programs in which only one chemical in the basic spray program was substituted with others were applied to each plot. It was revealed that only single substitution of the fungicide in the basic spray program makes a great differences in the control of white rot and bitter rot, and that the control property of the fungicides against the two diseases was quite variable even by the time of application. A simila! ! r trial was conducted in 2002 with a new basic spray program that was formulated with fungicides that have shown best control in each spraying time in the previous trial, similar results were obtained. Applying this method, the usefulness of certain fungicide in the spray program for apple could be properly assessed. Anthracnose of Robinia pseudo-acacia L. caused by Collectotrichum spp.
Warts and barks of apple trees were vector of White rot. Two devices removing warts and barks for the use of pest control on apple trees were developed and evaluated in this study, and their results are as follows ; 1. A total of 148 warts were examined to determine the average size. About 35 percent of the examined warts were 6~8mm long, 4~8mm wide and 4~6mm thick in size. About 30 percent of the examined warts were 4~6mm long, 2~4mm wide and 6~8mm thick in size. 2. Seventy-one percent of the examined barks removed were 4~8mm in thickness. 3. A blade with 30 degree of cutting angle required 3 to 22 percent less cutting energy than those with 15 and 45 degrees of cutting angles. 4. The cutting torque decreased from 31 N-cm to 12 N-cm with an increase of cutting speed from 26cm/s to 104cm/s for a feeding speed of 0.31 mm/s with the blade angle of 30 degrees. 5. The cutting torque increased from 6N-cm to 32N-cm with an increase of branch diameter from 6mm to 14mm for a feeding speed of 0.31 mm/s with the blade angle of 30 degrees. 6. Two devices mounted on a mower for removing warts and barks were evaluated and proved effective.
The applicability of chitosan, a biodegradable natural polymer, as the coating material to prevent the dispersal of the spores of the apple white rot agent Botryosphaeria dothidea, was investigated. The physical properties of mixed chitosan/polyvinyl alcohol(PVA) film showed the increased physical properties for film formation, such as tensil strength, elongation, and viscosity, compared to either chitosan or PVA film. The FT-IR spectra of chitosan/PVA film indicated that the film was formed by simple blending not by any new synthetic bond. The chitosan and chitosan/PVA film showed effective antifungal activity on B. dothidea. The formed films were well decomposed by ASTM strains used for biodegradability test, on the other hand, the PVA film could not be decomposed by above standard strains. The field test at apple orchard showed that the dispersal of B. dothidea spores could be effectively reduced by coated film, especially by chitosan/PVA film. The spore dispersal was reduced upto 97.0% by 1.0% chitosan/5.0% PVA film during 4 months.
After transitioning from periodic to model-based control policy for fire blight blossom infection, it is crucial to provide the timing of field application with easy and accurate information. To assess the risk of blossom infection, Maryblyt was employed in 31 sites across apple-producing regions nationwide, including areas prone to fire blight outbreaks, from 2021 to 2023. In 2021 and 2023, two and seven sites experienced Blossom Infection Risk-Infection warning occurrences among 31 sites, respectively. However, in 2022, most of the sites observed Blossom Infection Risk-Infection from April 25 to 28, highlighting the need for blossom infection control. For the comparison between the two model-based control approaches, we established treatment 1, which involved control measures according to the Blossom Infection Risk-Infection warning and treatment 2, aimed at maintaining the Epiphytic Infection Potential below 100. The analysis of control values between these treatments revealed that treatment 2 was more effective in reducing Blossom Infection Risk-Infection and the number of days with Epiphytic Infection Potential above 100, with respective averages of 95.6% and 93.0% over the three years. Since 2022, the implementation of the K-Maryblyt system and the deployment of Automated Weather Stations capable of measuring orchard weather conditions, with an average of 10 stations per major apple fire blight county nationwide, have taken place. These advancements will enable the provision of more accurate and timely information for farmers based on fire blight models in the future.
Jintack Jeon;Hoseung Jang;Changju Yang;Kyoung-do Kwon;Youngki Hong;Gookhwan Kim
Journal of Drive and Control
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v.20
no.4
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pp.27-34
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2023
Weeding in orchards is closely associated with productivity and quality. The customary weeding process is both labor-intensive and time-consuming. To solve the problems, there is need for automation of agricultural robots and machines in the agricultural field. On the other hand, orchards have complicated working areas due to narrow spaces between trees and amorphous terrain. Therefore, it is necessary to develop customized robot technology for unmanned weeding work within the department. This study developed a path generation and path control method for unmanned weeding according to the orchard environment. For this, the width of the weeding span, the number of operations, and the width of the weeding robot were used as input parameters for the orchard environment parameters. To generate a weeding path, a weeding robot was operated remotely to obtain GNSS-based location data along the superheated center line, and a driving performance test was performed based on the generated path. From the results of orchard field tests, the RMSE in weeding period sections was measured at 0.029 m, with a maximum error of 0.15 m. In the steering period within row and steering to the next row sections, the RMSE was 0.124 m, and 0.047 m, respectively.
Fire blight in apple and pear orchards, caused by Erwinia amylovora, is a global problem. Ongoing outbreaks have occurred since 2015. In 2020, 744 orchards were infected compared with 43 orchards in 2015 in Korea. When are insufficient. In Korea, all host plants in infected orchards are buried deeply with lime to eradicate the E. amylovora outbreak within a few days. Apple trees with infected trunks and branches and twigs with infected leaves and infected blooms were collected from an apple orchard in Chungju, Chungbuk province, where fire blight occurred in 2020. We used these samples to investigate the population density and internal distribution of E. amylovora on infected branches and twigs during early season infections. Infected branches and twigs were cut at 10 cm intervals from the infected site, and E. amylovora was isolated from tissue lysates to measure population density (colony-forming unit [CFU]·mL-1). The polymerase chain reaction was performed on genomic DNA using E. amylovora specific primers. Real-time polymerase chain reaction (PCR) was performed to detect E. amylovora in asymptomatic tissue. The objective of these assays was to collect data relevant to the removal of branches from infected trees during early season infection. In infected branches, high densities of greater than 106 CFU·mL-1 E. amylovora were detected within 20 cm of the infected sites. Low densities ranging from 102 to 106 CFU·mL-1 E. amylovora were found in asymptomatic tissues at distances of 40 - 75 cm from an infection site.
This study was conducted to select the cover crops in organic apple orchard by estimating the coverage of each cover crops and time-periodic weed occurrence. Seeding of Festuca myuros and Trifolium repens showed high contents of soil organic matter and phosphorus as compared with control. Seeding of Trifolium sp., Hordeum vulgare and Secale cereal reduced relatively occurrence of weed in May and S. cereal among others showed the greatest effect in June. In July, seeding F. arundinaceae and Poa pratensis showed low coverage and a lot of weeds occurred in their field. Fifty one species were occurred as weeds and it needs to removal of high and broadleaf weeds such as Chenopodium ficifolium, C. album var. centrorubru and Humulus japonicus in spring to increase the rate of ground cover. P. pratensis having the lowest cover rate showed the similar dry weight of weeds as compared with control. Trifolium sp. and Persicaria hydropiper had a high correlation with contents of soil organic matter and C. album var. centrorubru had a correlation with contents of soil phosphorus by CCA analysis.
This study investigated population fluctuations in two mite species in apple orchards over 20-year period. The occurrence of two major mite pests infesting apple trees, two-spotted spider mite Tetranychus urticae and European red mite Panonychus ulmi (Acari: Tetranychidae), was investigated from 1992 to 2011 in major apple-producing districts, including four to eight cities, in the southern part of the Republic of Korea. The 20-year trend revealed that more orchards were infested by T. urticae from 1992 to 1999, but thereafter P. ulmi became dominant. The observed mean density of P. ulmi was consistent, whereas that of T. urticae fluctuated during this period. The analysis of occurrence in four time periods reveals that the density of T. urticae decreased after 2002. The monthly sampling, revealed that the density of P. ulmi was higher in April, whereas the density of T. urticae was higher from May to August. This change may be due to a change in the frequency of pesticide spraying, ground vegetation management, a decrease in nitrogen fertilization, and the overall orchard management practices. However, this projection should be examined in more detail. On the basis of the findings of this study, it can be concluded that cultural practices, including fertilization, and environmental changes, such as pesticide spray frequency and integrated pest management practices, affect species dominance and population densities of the two mite species in apple orchards.
In this paper, we propose a novel algorithm for predicting the number of apples on an apple tree using a deep learning-based object detection model and a polynomial regression model. Measuring the number of apples on an apple tree can be used to predict apple yield and to assess losses for determining agricultural disaster insurance payouts. To measure apple fruit load, we photographed the front and back sides of apple trees. We manually labeled the apples in the captured images to construct a dataset, which was then used to train a one-stage object detection CNN model. However, when apples on an apple tree are obscured by leaves, branches, or other parts of the tree, they may not be captured in images. Consequently, it becomes difficult for image recognition-based deep learning models to detect or infer the presence of these apples. To address this issue, we propose a two-stage inference process. In the first stage, we utilize an image-based deep learning model to count the number of apples in photos taken from both sides of the apple tree. In the second stage, we conduct a polynomial regression analysis, using the total apple count from the deep learning model as the independent variable, and the actual number of apples manually counted during an on-site visit to the orchard as the dependent variable. The performance evaluation of the two-stage inference system proposed in this paper showed an average accuracy of 90.98% in counting the number of apples on each apple tree. Therefore, the proposed method can significantly reduce the time and cost associated with manually counting apples. Furthermore, this approach has the potential to be widely adopted as a new foundational technology for fruit load estimation in related fields using deep learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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