High throughput ear phenotyping: aplication in sweet corn

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Pinto Junior, Ricardo Andrade
• Orientador(a): Von Pinho, Renzo Garcia
• Banca de defesa: Von Pinho, Renzo Garcia, Rezende Junior, Marcio Fernando Ribeiro de, Carneiro, Vinícius Quintão, Gonçalves, Flávia Maria Avelar, Bruzi, Adriano Teodoro
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Lavras
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Genética e Melhoramento de Plantas
• Departamento: Departamento de Biologia
• País: brasil
• Palavras-chave em Português: Milho - Fenotipagem; Imagens digitais; Milho doce - Melhoramento genético; Corn - Phenotyping; Digital images; Sweet corn - Genetic Improvement
• Área do conhecimento CNPq: Melhoramento Vegetal
• Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/46049

O uso de imagens na fenotipagem de alta precisão tem se mostrado uma técnica promissora para acelerar e aumentar os ganhos genéticos de caracteres qualitativos ligados a qualidade das espigas e a produtividade de grãos em programas de melhoramento de milho doce. Por isso, o objetivo desse estudo foi estabelecer um protocolo eficiente de fenotipagem de espigas, utilizando imagens digitais. A aquisição das imagens foi realizada em tempo reduzido em uma plataforma simples e de baixo custo. As imagens foram processadas em software gratuito utilizando técnicas de segmentação. Após o processamento das imagens, foram extraídas matrizes de píxeis que permitiram a caracterização das espigas quanto aos descritores comprimento, largura, área total, área sem preenchimento de grãos, número de fileira e número de grãos. Medidas de confiabilidade foram empregadas para verificar a eficiência da fenotipagem por meio das imagens digitais e sua concordância com a fenotipagem manual. As metodologias propostas se mostraram promissoras para caracterização das espigas de milho por meio das imagens. Foram observadas correlações elevadas, variando de 0,6 a 0,95, entre os valores estimados via imagens e os obtidos manualmente. As técnicas de segmentação de imagens e a metodologia proposta para determinar o comprimento e largura das espigas foi altamente eficiente. O uso de imagens reduziu o tempo e a mão de obra dispendidos na caracterização das espigas. O protocolo estabelecido nesse estudo pode substituir a fenotipagem manual e ser adotado em larga escala, sem custos elevados, em qualquer programa de melhoramento. Os resultados apresentados encorajam novas investigações ligadas ao processamento de imagens visando acelerar a fenotipagem de características de interesse do melhorista.