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Campo DCValorIdioma
dc.creatorSilva, Marina F. e-
dc.creatorMaciel, Gabriel M.-
dc.creatorGallis, Rodrigo B. A.-
dc.creatorBarbosa, Ricardo Luís-
dc.creatorCarneiro, Vinicius Q.-
dc.creatorRezende, Wender S.-
dc.creatorSiquieroli, Ana Carolina S.-
dc.date.accessioned2024-10-31T18:06:16Z-
dc.date.available2024-10-31T18:06:16Z-
dc.date.issued2022-03-01-
dc.identifier.citationSILVA, Marina F. e; MACIEL, Gabriel M.; GALLIS, Rodrigo B. A.; BARBOSA, Ricardo L.; CARNEIRO, Vinicius Q.; REZENDE, Wender S.; SIQUIEROLI, Ana Carolina S. High-throughput phenotyping by RGB and multispectral imaging analysis of genotypes in sweet corn. Horticultura Brasileira, v. 40, n. 1, p. 92-98, 2022. DOI: http://dx.doi.org/10.1590/s0102-0536-2022012.pt_BR
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.1590/s0102-0536-2022012pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/59648-
dc.description.abstractSweet corn (Zea mays subsp. saccharata) is mainly intended for industrial processing. Optimizing time and costs during plant breeding is fundamental. An alternative is the use of high-throughput phenotyping (HTP) indirectly associated with agronomic traits and chlorophyll contents. This study aimed to (i) verify whether HTP by digital images is useful for screening sweet corn genotypes and (ii) investigate the correlations between the traits evaluated by conventional methods and those obtained from images. Ten traits were evaluated in seven S3 populations of sweet corn and in two commercial hybrids, three traits by classical phenotyping and the others by HTP based on RGB (red, green, blue) and multispectral imaging analysis. The data were submitted to the analyses of variance and Scott-Knott test. In addition, a phenotypic correlation graph was plotted. The hybrids were more productive than the S3 populations, showing an efficient evaluation. The traits extracted using HTP and classical phenotyping showed a high degree of association. HTP was efficient in identifying sweet corn genotypes with higher and lower yield. The vegetative canopy area (VCA), normalized difference vegetation index (NDVI), and visible atmospherically resistant index (VARI) indices were strongly associated with grain yield.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherAssociação Brasileira de Horticulturapt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rightsAttribution 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.sourceHorticultura Brasileirapt_BR
dc.subjectZea mayspt_BR
dc.subjectFenotipagem de alto rendimentopt_BR
dc.subjectMelhoramento de plantaspt_BR
dc.subjectÍndices de vegetaçãopt_BR
dc.subjectAnálise multiespectralpt_BR
dc.subjectSweet cornpt_BR
dc.subjectHigh-throughput phenotypingpt_BR
dc.subjectPlant breedingpt_BR
dc.subjectVegetation indicespt_BR
dc.subjectMultispectral analysispt_BR
dc.titleHigh-throughput phenotyping by RGB and multispectral imaging analysis of genotypes in sweet cornpt_BR
dc.title.alternativeFenotipagem de alto rendimento por análise de imagens RGB e multiespectral de genótipos em milho docept_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoO milho doce (Zea mays subsp. saccharata) destina-se principalmente ao processamento industrial. Otimizar tempo e custos durante o melhoramento de plantas é fundamental. Uma alternativa é o uso de fenotipagem de alto rendimento (HTP) indiretamente associada a caracteres agronômicos e teores de clorofila. Este trabalho teve como objetivo (i) verificar se a HTP por imagens digitais é útil para a seleção de genótipos de milho doce e (ii) investigar as correlações entre as características avaliadas por métodos convencionais e obtidas por imagens. Dez características foram avaliadas em sete populações S3 de milho doce e em dois híbridos comerciais, três características por fenotipagem clássica e as demais por HTP baseado em análises de imagens RGB (red, green, blue) e imagem multiespectral. Os dados foram submetidos à análise de variância e teste de Scott-Knott. Em adição, foi obtido um gráfico de correlação fenotípica. Os híbridos foram mais produtivos que as populações S3, demonstrando uma avaliação eficiente. As características extraídas por HTP e pela fenotipagem clássica apresentaram alto grau de associação. A HTP foi eficiente na identificação de genótipos de milho doce com maior e menor produtividade. Os índices VCA (vegetative canopy area), NDVI (normalized difference vegetation index) e VARI (visible atmospherically resistant index) estiveram fortemente associados à produtividade de grãos.pt_BR
dc.description.resumenEl maíz dulce (Zea mays subsp. saccharata) está destinado principalmente al procesamiento industrial. Optimizar tiempo y costos durante el mejoramiento de plantas es fundamental. Una alternativa es el uso de fenotipado de alto rendimiento (HTP) indirectamente asociado con caracteres agronómicos y niveles de clorofila. Este estudio tuvo como objetivo (i) verificar si el HTP por imágenes digitales es útil para la selección de genotipos de maíz dulce y (ii) investigar las correlaciones entre las características evaluadas por métodos convencionales y obtenidas de imágenes. Se evaluaron diez características en siete poblaciones S3 de maíz dulce y en dos híbridos comerciales, tres características por fenotipado clásico y las demás por HTP basado en análisis de imágenes RGB (rojo, verde, azul) e imágenes multiespectrales. Los datos fueron sometidos a análisis de varianza y prueba de Scott-Knott. Además, se trazó un gráfico de correlación fenotípica. Los híbridos fueron más productivos que las poblaciones S3, mostrando una evaluación eficiente. Las características extraídas mediante HTP y el fenotipado clásico mostraron un alto grado de asociación. HTP fue eficiente en la identificación de genotipos de maíz dulce con mayor y menor rendimiento. Los índices de área de dosel vegetativo (VCA), índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) e índice visible resistente a la atmósfera (VARI) estuvieron fuertemente asociados con el rendimiento de grano.-
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