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Document Type: Monografia
Title: Fenotipagem de alto rendimento: protocolo para seleção de genótipos de milho com imagens aéreas RGB
Authors: Santos, Barbara Nascimento
Issue Date: 1-Feb-2024
Advisor: Oliveira, Gustavo Hugo Ferreira de
Resumo : O milho (Zea mays L.) representa uma das culturas mais bem estabelecidas no mundo por apresentar diversas finalidades de uso e adaptabilidade para o cultivo. Paralelo a isso, nota-se que os veículos aéreos não tripulados estão exercendo papel importante no melhoramento da cultura, permitindo o uso de imagens de alta qualidade na seleção de genótipos, otimizando o tempo e custos para obtenção de cultivares. Objetivou-se estudar a confiabilidade das imagens aéreas RGB em identificar genótipos com potencial produtivo durante o estádio vegetativo. Avaliou-se quatro genótipos em um delineamento de blocos casualizados (DBC) com quatro repetições, em três espaçamentos entre linhas (0,60; 0,70 e 0,80 m), em esquema de faixas. Realizou-se sete voos sobre o experimento, utilizando duas alturas (60 e 80 m). Foram extraídos do processamento das imagens 29 índices de vegetação para sensor RGB, sendo utilizados para diferenciação dos genótipos quanto a produtividade de grãos a nível de parcela. Ajustou-se um modelo aninhado para predição dos BLUP´s temporais e selecionou-se os melhores índices com base na estimativa da repetibilidade. A fenotipagem manual demonstrou diferenças significativas para os genótipos e espaçamentos. Os índices de vegetação com maiores repetibilidades indicaram diferentes padrões durante a fase vegetativa, permitindo caracterizar a data de voo que estabelece a diferença de produtividade de grãos durante os estádios vegetativos. Indica-se como data ótima para voo com 43 dias após plantio para as duas alturas avaliadas. Os índices de vegetação MRCC; R-B e RCC são recomendados para utilizar em trabalhos de fenotipagem por imagem.
Abstract: Maize (Zea mays L.) is one of the most well-established crops in the world, as it has a wide range of uses and adaptability for cultivation. At the same time, unmanned aerial vehicles are playing an important role in crop improvement, allowing the use of high-quality images to select genotypes, optimizing the time and costs of obtaining cultivars. The aim was to study the reliability of RGB aerial images in identifying genotypes with productive potential during the vegetative stage. Four genotypes were evaluated in a randomized block design (RBL) with four replications, at three row spacings (0.60, 0.70 and 0.80 m), in a strip scheme. Seven flights were made over the experiment, using two heights (60 and 80 m). 29 vegetation indices for the RGB sensor were extracted from the image processing and used to differentiate the genotypes in terms of grain yield at plot level. A nested model was fitted to predict the temporal BLUPs and the best indices were selected based on the estimated repeatability. Manual phenotyping showed significant differences between genotypes and spacings. The vegetation indices with the highest repeatability indicated different patterns during the vegetative phase, making it possible to characterize the flight date that establishes the difference in grain yield during the vegetative stages. The optimum flight date is 43 days after planting (DAP) for the two heights evaluated. The MRCC, R-B and RCC vegetation indices are recommended for use in image phenotyping.
Keywords: Engenharia agronômica
Fenotipagem de alto rendimento
Zea mays L
Melhoramento Vegetal
VANTs
High-throughput phenotyping
Zea mays L
Plant breeding
UAV.
Subject CNPQ: CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA
Language: por
Institution: Universidade Federal de Sergipe (UFS)
Department: NEAS - Núcleo de Graduação de Agronomia - Engenharia Agronômica – Nossa Senhora da Glória - Presencial
Citation: SANTOS, Barbara Nascimento. Fenotipagem de alto rendimento: protocolo para seleção de genótipos de milho com imagens aéreas RGB. 2024. 52f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Agronômica) - Universidade Federal de Sergipe, Nossa Senhora da Glória, 2024.
URI: https://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/19034
Appears in Collections:Engenharia Agronômica

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