Uso de índices de vegetación multiespectrales para el fenotipado de alto caudal en híbridos de girasol cultivado a campo

El girasol es el quinto cultivo en producción de semillas oleaginosas a nivel mundial, y Argentina tiene un rol destacado en su producción. El mejoramiento de girasol es crucial para la seguridad alimentaria. Entre los caracteres fenotípicos deseables, la uniformidad espacial y el establecimiento temprano del cultivo son esenciales. Tradicionalmente, estos caracteres se evalúan visualmente, metodología que puede ser muy subjetiva. Los índices de vegetación multiespectrales (IVs) capturados mediante vehículos aéreos no tripulados (VANTs) pueden contribuir para un fenotipado más preciso y rápido. En este trabajo se puso a prueba la fortaleza de distintos IVs para describir variables relacionadas con la cobertura, uniformidad espacial, estado general y rendimiento del cultivo de girasol. Se evaluaron 84 híbridos de girasol con resistencia a herbicidas imidazolinonas en condiciones de secano durante la campaña 2023/2024. Todos IVs y el porcentaje de cobertura(ArPrcnt), mostraron correlaciones significativas con la uniformidad espacial y, en menor medida, conel rendimiento, destacando su superioridad sobre las evaluaciones visuales tradicionales. NDVI, NGRDI, PSRI y ArPrcnt resultaron ser índices robustos, sugiriendo que su uso puede mejorar la precisión y velocidad del fenotipado en girasol. Estos hallazgos permitirían optimizar la selección genotípica y el mejoramiento de girasol, especialmente en escenarios con alta variabilidad ambiental. Estudios futuros deberían explorar la dinámica temporal de los IVs y su relación con la productividad en cultivos de girasol.

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Main Authors: Peirone, Laura Soledad, Mazzalay Perez, Agustin Catriel, Heinz, Nicolas, Vega, Claudia Rosa Cecilia
Format: info:ar-repo/semantics/documento de conferencia biblioteca
Language:spa
Published: INTA 2024-08-21
Subjects:Vehículo Aéreo No Tripulado, Girasol, Mejoramiento Genético, Imágenes Multiespectrales, Unmanned Aerial Vehicles, Sunflowers, Genetic Improvement, Multispectral Imagery, Drones, Drone,
Online Access:http://hdl.handle.net/20.500.12123/19316
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