Canadian Journal of Plant Pathology (2004) 26, 314-324

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Jie Guan and Forrest W. Nutter Jr. (2004)
Comparison of single-point alfalfa yield models based on visual disease intensity and remote sensing assessments
Canadian Journal of Plant Pathology 26 (3), 314-324
Abstract: Field experiments were conducted to compare alfalfa yield models based on visual disease intensity and remote sensing assessments. A broad range of foliar disease levels in alfalfa was achieved by applying either one or two sprays of five different fungicides at Ames and Nashua, Iowa, United States. Disease incidence, disease severity, percent defoliation, and the percentage of sunlight (lambda = 810 nm) reflected from alfalfa canopies were assessed weekly for a total of 16 alfalfa growth cycles. Single-point yield models based upon each assessment method were constructed and compared for assessments performed on the date of alfalfa harvest (H), as well as 1 to 5 weeks prior to harvest (H-1 to H-5). Significant relationships between alfalfa yield and assessment of disease incidence, disease severity, percent defoliation, and percent reflectance were obtained for 2, 2, 10, and 13 harvest dates, respectively. Significant single-point yield models based on disease incidence, disease severity, percent defoliation, and percent reflectance explained 43% to 55%, 40% to 50%, 44% to 66%, and 53% to 91% of the variation in alfalfa yields, respectively. Thus, this study demonstrated that remote sensing assessments had a better relationship with yield compared with the three visual disease assessment methods. Other key findings in this study were that damage coefficients relating percent defoliation to alfalfa yield increased nonlinearly as the site-specific attainable yield increased. This indicates that different locations, alfalfa growth cycles, and years each required a different yield model. Moreover, as alfalfa potential yield increases, the greater the return on investment would be from applying a fungicide or biocontrol agent that effectively controls foliar diseases of alfalfa. When data were combined across locations, alfalfa growth cycles, and years, standardized defoliation explained 52% of the variation in standardized yield, whereas standardized reflectance explained 70% of the variation in standardized yield.

Des essais au champ furent effectués pour comparer des modèles de rendement de la luzerne basés sur l'intensité visuelle de maladie, d'une part, et sur des estimations par télédétection, d'autre part. Un large éventail d'intensités de maladies foliaires dans la luzerne fut obtenu grâce à un ou deux arrosages de cinq fongicides différents à Ames et à Nashua, Iowa, États-Unis. La fréquence des maladies, leur intensité, le pourcentage de défoliation et le pourcentage du rayonnement solaire (lambda = 810 nm) réfléchi par le couvert végétal de la luzerne furent évalués à chaque semaine pour un total de16 cycles de croissance de la luzerne. Des modèles de données ponctuelles de rendement basés sur chaque méthode d'évaluation furent construits et comparés pour les évaluation faites aux dates de récolte de la luzerne (H), ainsi que de 1 à 5 semaines avant la récolte (H-1 à H-5). Des relations significatives furent trouvées entre les estimations de la fréquence de maladie, de l'intensité de maladie, du pourcentage de défoliation et du pourcentage du rayonnement solaire réfléchi, d'une part, et les rendements de luzerne obtenus pour respectivement 2, 2, 10 et 13 des dates de récoltes de la luzerne. Des modèles significatifs de données ponctuelles de rendement basés sur la fréquence de la maladie, l'intensité de la maladie, le pourcentage de défoliation et le pourcentage du rayonnement solaire réfléchi expliquent respectivement 43% à 55%, 40% à 50%, 44% à 66% et 53% à 91% de la variation de rendement de la luzerne. Ainsi, la présente étude démontra que les estimations par télédétection étaient mieux reliées au rendement que trois évaluations visuelles de la maladie. Une autre des découvertes principales de l'étude fut que les coefficients de dommage reliant le pourcentage de défoliation au rendement de la luzerne augmentaient de façon non linéaire à mesure qu'augmentait le rendement potentiel d'un site. Cela indique que différents lieux, différents cycles de croissance de la luzerne et différentes années requièrent chacun un modèle différent pour estimer le rendement. En outre, plus le rendement attendu de la luzerne augmente, plus le retour sur l'investissement augmente si on applique un fongicide ou un agent de lutte biologique qui combat efficacement les maladies du feuillage de la luzerne. Lorsque les données des sites, des cycles de croissance de la luzerne et des années sont combinées, la défoliation standardisée explique 52% de la variation du rendement standardisé, alors que la réflectance standardisée explique 70% de la variation du rendement standardisé.
(The abstract is excluded from the Creative Commons licence and has been copied with permission by the publisher.)
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Research topic(s) for pests/diseases/weeds:
damage/losses/economics
surveys/sampling/distribution


Pest and/or beneficial records:

Beneficial Pest/Disease/Weed Crop/Product Country Quarant.


Ascochyta medicaginicola Alfalfa/lucerne (Medicago sativa) U.S.A. (mid N)
Pseudopeziza medicaginis Alfalfa/lucerne (Medicago sativa) U.S.A. (mid N)
Cercospora medicaginis Alfalfa/lucerne (Medicago sativa) U.S.A. (mid N)