Uso de imágenes multiespectrales y térmicas para el fenotipado de la resistencia a imidazolinonas en poblaciones de girasol
- Autores
- Dominguez, Matías; Menes, Jose Fernando; Portillo, Javier Esteban; Lavandera, Javier Eduardo
- Año de publicación
- 2024
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Presentación en diapositivas y resumen
La disponibilidad de herramientas de fenotipado de alto rendimiento, como los drones con cámaras multiespectrales, resultan ser muy valiosas para su implementación directa en los programas de mejoramiento (Araus & Cairns, 2014). El objetivo de este trabajo fue evaluar el uso de imágenes obtenidas a partir de un dron para el fenotipado de la resistencia a imidazolinonas en poblaciones de girasol. El experimento fue realizado en la EEA Pergamino, en un diseño aumentado en donde los testigos resistentes y susceptibles al herbicida Imazapir fueron distribuidos sistemáticamente. Fueron evaluados 742 genotipos del programa de mejoramiento de girasol de INTA y se incluyeron 182 parcelas testigo. El tamaño de las parcelas fue de un surco de 5 m de longitud. Se realizaron 3 vuelos con un DJI Matrice 300, equipado con sensores multiespectral y térmico MicaSense Altum, a una altura de 40 m. El primer vuelo fue realizado 9 días después de aplicado el herbicida y los dos vuelos posteriores fueron realizados 43 y 57 días de la aplicación. De las imágenes obtenidas se extrajeron los valores de reflectancia de las bandas: azul (475 nm), verde (560 nm), rojo (668 nm), borde rojo (717 nm), NIR (840 nm) y la emisividad de la banda térmica (8–14 nm). A partir de estos datos se generaron los índices; NDVI, NDRE y GNDVI. Fueron evaluados diferentes modelos de Machine Learning para poder predecir el valor fenotípico de cada parcela evaluada como susceptible o resistente en función de los datos de las bandas espectrales y de los índices derivados. Los resultados presentaron valores de precisión de 0.84 y 0.83 para los modelos avNNET (redes neuronales) y SVM (Support Vector Machine). Estos resultados muestran el potencial y las ventajas que aportarían en capacidad y velocidad de fenotipado para la resistencia a imidazolinonas en girasol.
EEA Pergamino
Fil: Dominguez, Matías. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Sector Girasol; Argentina
Fil: Menes, José Fernando. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Sección Sistema de Información Geográfica (SIG). Becario; Argentina
Fil: Portillo, Javier. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Sección Sistema de Información Geográfica (SIG); Argentina
Fil: Lavandera, Javier Eduardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Girasol; Argentina - Fuente
- Talleres Científicos: Taller 2024, Balcarce, Buenos Aires, del 30 al 31 de mayo 2024.
- Materia
-
Girasol
Mejoramiento Genético
Imágenes Multiespectrales
Procesamiento Digital de Imágenes
Adopción de Tecnología
Sunflowers
Genetic Improvement
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Digital Image Processing
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Imidazolinone Herbicides
Herbicida con Imidazolinona
Drones
Pergamino, Buenos Aires - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
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Uso de imágenes multiespectrales y térmicas para el fenotipado de la resistencia a imidazolinonas en poblaciones de girasolDominguez, MatíasMenes, Jose FernandoPortillo, Javier EstebanLavandera, Javier EduardoGirasolMejoramiento GenéticoImágenes MultiespectralesProcesamiento Digital de ImágenesAdopción de TecnologíaSunflowersGenetic ImprovementMultispectral ImageryDigital Image ProcessingTechnology AdoptionImidazolinone HerbicidesHerbicida con ImidazolinonaDronesPergamino, Buenos AiresPresentación en diapositivas y resumenLa disponibilidad de herramientas de fenotipado de alto rendimiento, como los drones con cámaras multiespectrales, resultan ser muy valiosas para su implementación directa en los programas de mejoramiento (Araus & Cairns, 2014). El objetivo de este trabajo fue evaluar el uso de imágenes obtenidas a partir de un dron para el fenotipado de la resistencia a imidazolinonas en poblaciones de girasol. El experimento fue realizado en la EEA Pergamino, en un diseño aumentado en donde los testigos resistentes y susceptibles al herbicida Imazapir fueron distribuidos sistemáticamente. Fueron evaluados 742 genotipos del programa de mejoramiento de girasol de INTA y se incluyeron 182 parcelas testigo. El tamaño de las parcelas fue de un surco de 5 m de longitud. Se realizaron 3 vuelos con un DJI Matrice 300, equipado con sensores multiespectral y térmico MicaSense Altum, a una altura de 40 m. El primer vuelo fue realizado 9 días después de aplicado el herbicida y los dos vuelos posteriores fueron realizados 43 y 57 días de la aplicación. De las imágenes obtenidas se extrajeron los valores de reflectancia de las bandas: azul (475 nm), verde (560 nm), rojo (668 nm), borde rojo (717 nm), NIR (840 nm) y la emisividad de la banda térmica (8–14 nm). A partir de estos datos se generaron los índices; NDVI, NDRE y GNDVI. Fueron evaluados diferentes modelos de Machine Learning para poder predecir el valor fenotípico de cada parcela evaluada como susceptible o resistente en función de los datos de las bandas espectrales y de los índices derivados. Los resultados presentaron valores de precisión de 0.84 y 0.83 para los modelos avNNET (redes neuronales) y SVM (Support Vector Machine). Estos resultados muestran el potencial y las ventajas que aportarían en capacidad y velocidad de fenotipado para la resistencia a imidazolinonas en girasol.EEA PergaminoFil: Dominguez, Matías. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Sector Girasol; ArgentinaFil: Menes, José Fernando. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Sección Sistema de Información Geográfica (SIG). Becario; ArgentinaFil: Portillo, Javier. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Sección Sistema de Información Geográfica (SIG); ArgentinaFil: Lavandera, Javier Eduardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Girasol; ArgentinaAsociación Argentina de Girasol2024-11-19T10:55:33Z2024-11-19T10:55:33Z2024-05info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/20.500.12123/20319https://www.asagir.org.ar/acerca-de-taller-cientifico-2024-919Talleres Científicos: Taller 2024, Balcarce, Buenos Aires, del 30 al 31 de mayo 2024.reponame:INTA Digital (INTA)instname:Instituto Nacional de Tecnología Agropecuariaspainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)2025-09-29T13:46:58Zoai:localhost:20.500.12123/20319instacron:INTAInstitucionalhttp://repositorio.inta.gob.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://repositorio.inta.gob.ar/oai/requesttripaldi.nicolas@inta.gob.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:l2025-09-29 13:46:58.55INTA Digital (INTA) - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuariafalse |
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Presentación en diapositivas y resumen La disponibilidad de herramientas de fenotipado de alto rendimiento, como los drones con cámaras multiespectrales, resultan ser muy valiosas para su implementación directa en los programas de mejoramiento (Araus & Cairns, 2014). El objetivo de este trabajo fue evaluar el uso de imágenes obtenidas a partir de un dron para el fenotipado de la resistencia a imidazolinonas en poblaciones de girasol. El experimento fue realizado en la EEA Pergamino, en un diseño aumentado en donde los testigos resistentes y susceptibles al herbicida Imazapir fueron distribuidos sistemáticamente. Fueron evaluados 742 genotipos del programa de mejoramiento de girasol de INTA y se incluyeron 182 parcelas testigo. El tamaño de las parcelas fue de un surco de 5 m de longitud. Se realizaron 3 vuelos con un DJI Matrice 300, equipado con sensores multiespectral y térmico MicaSense Altum, a una altura de 40 m. El primer vuelo fue realizado 9 días después de aplicado el herbicida y los dos vuelos posteriores fueron realizados 43 y 57 días de la aplicación. De las imágenes obtenidas se extrajeron los valores de reflectancia de las bandas: azul (475 nm), verde (560 nm), rojo (668 nm), borde rojo (717 nm), NIR (840 nm) y la emisividad de la banda térmica (8–14 nm). A partir de estos datos se generaron los índices; NDVI, NDRE y GNDVI. Fueron evaluados diferentes modelos de Machine Learning para poder predecir el valor fenotípico de cada parcela evaluada como susceptible o resistente en función de los datos de las bandas espectrales y de los índices derivados. Los resultados presentaron valores de precisión de 0.84 y 0.83 para los modelos avNNET (redes neuronales) y SVM (Support Vector Machine). Estos resultados muestran el potencial y las ventajas que aportarían en capacidad y velocidad de fenotipado para la resistencia a imidazolinonas en girasol. EEA Pergamino Fil: Dominguez, Matías. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Sector Girasol; Argentina Fil: Menes, José Fernando. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Sección Sistema de Información Geográfica (SIG). Becario; Argentina Fil: Portillo, Javier. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Sección Sistema de Información Geográfica (SIG); Argentina Fil: Lavandera, Javier Eduardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Girasol; Argentina |
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