Use of aerial imagery and high-throughput phenotyping in soybean crop

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Vilela, Nelson Júnior Dias lattes
Orientador(a): Bruzi, Adriano Teodoro
Banca de defesa: Santos, Adão Felipe dos, Melo, Arthur Tavares de Oliveira, Melo, Christiane Augusta Diniz, Villela, Gabriel Mendes
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Lavras
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Agronomia/Fitotecnia
Departamento: Departamento de Agricultura
País: brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/58411
Resumo: A ferrugem asiática da soja, causada pelo fungo Phakopsora pachyrhizi, é a doença mais severa da cultura e pode causar perdas de produtividade de até 100%. Outro patógeno que merece destaque na cultura é o oídio (Erysiphediffusa), cujo o recrudescimento tem se tornado destaque nos últimos anos. Logo, com o objetivo de se manter alto rendimento de grãos o número de aplicações foliares com fungicidas tem aumentado sobremaneira. Assim, o desenvolvimento de novas cultivares resistentes é um passo primordial na preservação da produtividade potencial da cultura e o emprego de multilinhas figura-se como uma estratégia promissora na busca pela resistência durável. O uso de imagens aéreas e fenotipagem de alto rendimento na cultura da soja é uma abordagem inovadora que tem ganhado destaque na agricultura moderna, pois permite a obtenção de informações detalhadas em larga escala de forma rápida, eficiente, objetiva e com baixo custo quando comparada com metodologias tradicionais. Dessa forma, objetivou-se correlacionar índices de vegetação obtidos por veículos aéreos não tripulados com a produtividade de grãos, severidade da ferrugem asiática e de oídio na cultura da soja em condições tropicais. Foram avaliadas seis cultivares de soja comerciais com tecnologia INOX® (TMG 7060 IPRO, TMG 7063 IPRO, TMG 7262 RR, TMG 7062 IPRO, TMG 7363 RR, TMG 7067 IPRO), uma multilinha (mistura de linhagens) e uma testemunha suscetível a ferrugem asiática e oídio (M6410 IPRO). Os experimentos foram conduzidos em Lavras, Ijaci e Nazareno, no estado de Minas Gerais, na safra 2020/21. O delineamento utilizado foi o de blocos completos casualizados, sendo os tratamentos compostos em parcelas subdivididas em faixas, 4 x 8 (quatro manejos de aplicações de fungicida e sete cultivares + uma multilinha), com três repetições, sendo o número de aplicações dispostos nas parcelas e as cultivares nas sub parcelas. As imagens foram coletadas usando dois drones, um DJI Mavic Pro equipado com câmera vermelho-verde-azul (RGB) e um DJI Matrice 100 com câmera Parrot Sequoia (multiespectral). Foram avaliados os caracteres severidade da ferrugem asiática, severidade de oídio, índice de desfolha, produtividade de grãos e os índices de vegetação NDVI e MPRI. Utilizou-se a análise conjunta (multiambiente) e análise de parcela subdividida no tempo. As análises estatísticas dos dados foram realizadas utilizando o ambiente R. Os índices de vegetação NDVI e MPRI apresentam alta correlação entre si, o que permite a utilização tanto de câmeras RGB, quanto multiespectral para o emprego da fenotipagem de alto rendimento na avaliação da produtividade de grãos e severidade de oídio na cultura da soja em clima tropical de altitude. Não houve correlação significativa entre a severidade de ferrugem asiática e os demais caracteres avaliados, o que dificulta o emprego de imagens aéreas visando a quantificação da severidade da doença de Phakopsora pachyrhizi em condições tropicais.
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O uso de imagens aéreas e fenotipagem de alto rendimento na cultura da soja é uma abordagem inovadora que tem ganhado destaque na agricultura moderna, pois permite a obtenção de informações detalhadas em larga escala de forma rápida, eficiente, objetiva e com baixo custo quando comparada com metodologias tradicionais. Dessa forma, objetivou-se correlacionar índices de vegetação obtidos por veículos aéreos não tripulados com a produtividade de grãos, severidade da ferrugem asiática e de oídio na cultura da soja em condições tropicais. Foram avaliadas seis cultivares de soja comerciais com tecnologia INOX® (TMG 7060 IPRO, TMG 7063 IPRO, TMG 7262 RR, TMG 7062 IPRO, TMG 7363 RR, TMG 7067 IPRO), uma multilinha (mistura de linhagens) e uma testemunha suscetível a ferrugem asiática e oídio (M6410 IPRO). Os experimentos foram conduzidos em Lavras, Ijaci e Nazareno, no estado de Minas Gerais, na safra 2020/21. O delineamento utilizado foi o de blocos completos casualizados, sendo os tratamentos compostos em parcelas subdivididas em faixas, 4 x 8 (quatro manejos de aplicações de fungicida e sete cultivares + uma multilinha), com três repetições, sendo o número de aplicações dispostos nas parcelas e as cultivares nas sub parcelas. As imagens foram coletadas usando dois drones, um DJI Mavic Pro equipado com câmera vermelho-verde-azul (RGB) e um DJI Matrice 100 com câmera Parrot Sequoia (multiespectral). Foram avaliados os caracteres severidade da ferrugem asiática, severidade de oídio, índice de desfolha, produtividade de grãos e os índices de vegetação NDVI e MPRI. Utilizou-se a análise conjunta (multiambiente) e análise de parcela subdividida no tempo. As análises estatísticas dos dados foram realizadas utilizando o ambiente R. Os índices de vegetação NDVI e MPRI apresentam alta correlação entre si, o que permite a utilização tanto de câmeras RGB, quanto multiespectral para o emprego da fenotipagem de alto rendimento na avaliação da produtividade de grãos e severidade de oídio na cultura da soja em clima tropical de altitude. Não houve correlação significativa entre a severidade de ferrugem asiática e os demais caracteres avaliados, o que dificulta o emprego de imagens aéreas visando a quantificação da severidade da doença de Phakopsora pachyrhizi em condições tropicais.Asian soybean rust, caused by the fungus Phakopsorapachyrhizi, is the most severe disease in the crop and can cause yield losses of up to 100%. Another pathogen that deserves attention in the crop is powdery mildew(Erysiphediffusa), which has seen a resurgence in recent years. Therefore, in order to maintain high grain yields, the number of foliar applications of fungicides has greatly increased. Thus, the development of new resistant cultivars is a crucial step in preserving the potential productivity of the crop, and the use of multilines emerges as a promising strategy in the pursuit of durable resistance. The use of aerial imagery and high-throughput phenotyping in soybean crop is an innovative approach that has gained prominence in modern agriculture, as it allows for the rapid, efficient, objective, and cost-effective collection of detailed information on a large scale when compared to traditional methodologies. Thus, the objective was to correlate vegetation indices obtained from unmanned aerial vehicles with grain yield, severity of Asian soybean rust andmildew severity in soybean crops under tropical conditions. Six commercial soybean cultivars with INOX® technology (TMG 7060 IPRO, TMG 7063 IPRO, TMG 7262 RR, TMG 7062 IPRO, TMG 7363 RR, TMG 7067 IPRO), a multiline (a mixture of lines), and a susceptible control for Asian soybean rust and powdery mildew (M6410 IPRO) were evaluated. The experiments were conducted in Lavras, Ijaci, and Nazareno, in the state of Minas Gerais, Brazil, during the 2020/21 growing season. The experimental design used was a randomized complete block design, with treatments decomposed into split-plot strips, 4 x 8 (four fungicide application managements and seven cultivars + one multiline), with three replications, with the number of applications in the plots and cultivars in the subplots. The images were collected using two drones, a DJI Mavic Pro equipped with a red-green-blue (RGB) camera and a DJI Matrice 100 with a Parrot Sequoia (multispectral) camera. The evaluated traits included severity of Asian soybean rust, powdery mildew severity, defoliation index, grain yield, and the vegetation indices NDVI and MPRI. Joint analysis (multi-environment) and split-plot analysis over time were performed. Statistical analyses were conducted using the R environment. The NDVI and MPRI vegetation indices showed a high correlation, allowing for the use of both RGB and multispectral cameras in high-throughput phenotyping for evaluating grain yield and powdery mildew severity in soybean crops under tropical highland climates. There was no significant correlation between Asian soybean rust severity and the other evaluated traits, which complicates the use of aerial images for quantifying the severity of Phakopsorapachyrhizi in tropical conditions.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Universidade Federal de LavrasPrograma de Pós-Graduação em Agronomia/FitotecniaUFLAbrasilDepartamento de AgriculturaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessManejo e Tratos CulturaisInteração genótipo x AmbienteFerrugem asiáticaFenotipagem de alto rendimentoImagens aéreasGenotype x Environment interactionAsian soybean rustHigh-throughput phenotypingAerial imageryUse of aerial imagery and high-throughput phenotyping in soybean cropUso de imagens aéreas e fenotipagem de alto rendimento na cultura de sojainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisBruzi, Adriano TeodoroSantos, Adão Felipe dosMelo, Arthur Tavares de OliveiraMelo, Christiane Augusta DinizVillela, Gabriel Mendeshttp://lattes.cnpq.br/4822004045931291Vilela, Nelson Júnior Diasporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLACC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8804https://repositorio.ufla.br/bitstreams/15ca3448-01b4-4cab-9a5b-1b03e8c51195/downloadc1efe8e24d7281448e873be30ea326ffMD51falseAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8956https://repositorio.ufla.br/bitstreams/ec126e3e-5643-488f-89bc-2a74909f5f28/download5ea4a165b7202cbf475be400d2e16893MD52falseAnonymousREADORIGINALTESE_Use of aerial imagery and high-throughput phenotyping in soybean crop.pdfTESE_Use of aerial imagery and high-throughput phenotyping in soybean crop.pdfapplication/pdf1715920https://repositorio.ufla.br/bitstreams/69fe1173-5768-4bf0-9538-b66c1c8e5623/download922648b4bd2c6c5cba704e64fdd8aaf8MD53trueAnonymousREADTEXTTESE_Use of aerial imagery and high-throughput phenotyping in soybean crop.pdf.txtTESE_Use of aerial imagery and high-throughput phenotyping in soybean crop.pdf.txtExtracted texttext/plain101781https://repositorio.ufla.br/bitstreams/07ed32ea-6b0e-44df-9a23-99ab312bf314/download4a75b60e3ad8092a37ab3b0df0d0eba5MD54falseAnonymousREADTHUMBNAILTESE_Use of aerial imagery and high-throughput phenotyping in soybean crop.pdf.jpgTESE_Use of aerial imagery and high-throughput phenotyping in soybean crop.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2962https://repositorio.ufla.br/bitstreams/49fdb183-ed5f-413b-b4c6-6fa7241b1dea/downloade8f4cd1774b898ec4be62ce8c32bd491MD55falseAnonymousREAD1/584112025-08-06 11:04:31.578http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalopen.accessoai:repositorio.ufla.br:1/58411https://repositorio.ufla.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufla.br/server/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2025-08-06T14:04:31Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)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