FENOTIPAGEM DE ALTO RENDIMENTO EM CULTIVARES DE SOJA SUBMETIDAS AO ALAGAMENTO
High-throughput phenotyping in soybean cultivars submitted to flooding
AUTORES/AUTHORS
Charleston dos Santos Lima1; Luíza Rathke1, Darci Uhry1, Carlos Junior Leite1, Vinícius da Costa Wiederkehr1, André Luis Vian1, Ivan Ricardo Carvalho2, Christian Bredemeier1
1 Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Av. Bento Gonçalves, 7712, 91540-000, Porto Alegre/RS, Brasil, charlescep009@gmail.com;
2 Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul, Rua do Comércio, 3000, 98700-000, Ijuí/RS, Brasil, Ivan.carvalho@unijui.edu.br
RESUMO
A fenotipagem de genótipos adaptados a condições de alagamento é fundamental para a rentabilidade da soja em terras baixas. Contudo, métodos clássicos possuem baixa operacionalidade e alto custo. Desta forma, o objetivo da presente pesquisa é avaliar a correlação de dados coletados a campo com informações espectrais e aplicar um modelo de predição para estimar caracteres importantes em cultivares submetidas ao alagamento. Evidenciou-se elevada correlação entre os dados de campo com NDVI do Greenseeker, com coeficientes de -0,81 e 0,79 para notas e produtividade, respectivamente. Além disso, houve correlação significativa entre o NDVI coletado com Greenseeker e os índices gerados a partir do VANT, os quais foram utilizados no modelo de predição para os dados de campo. Notas de tolerância e produtividade de grãos foram estimadas com R²= 0,62 e 0,91, respectivamente, com variação quanto ao índice mais importante dentro do modelo. Conclui-se que existe correlação entre variáveis fitomorfológicas e dados espectrais, sendo possível a predição e avaliação de caracteres de cultivares de soja submetidas ao alagamento.
Palavras-chave: espectral, tolerância, VANT.
ABSTRACT
The phenotyping of genotypes adapted to flooding conditions is essential for soybean profitability in lowlands. However, classical methods have low operability and high cost. Thus, the objective of this research is to evaluate the correlation of data collected in the field with spectral information and apply a prediction model to estimate important characters in cultivars subjected to flooding. There was a high correlation between field data and the Greenseeker NDVI, with coefficients of -0,81 and 0,79 for score of tolerance and productivity, respectively. In addition, there was a significant correlation between the NDVI collected with Greenseeker and indices generated from the UAV, which were used in the prediction model for field data. Tolerance scores and grain yield were estimated with R²= 0,62 and 0,91, respectively, with variation as to the most important index input in the model. It is concluded that there is a correlation between phytomorphological variables and spectral data, making it possible to predict and evaluate traits of soybean cultivars subjected to flooding.
Keywords: spectral, tolerance, flooding, UAV.