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dc.creatorOliveira, Aldaisa Martins da Silva de-
dc.date.accessioned2026-02-13T13:47:14Z-
dc.date.available2026-02-13T13:47:14Z-
dc.date.issued2025-10-30-
dc.identifier.citationOLIVEIRA, Aldaisa Martins da Silva de. Imagens RGB obtidas por VANT na fenotipagem de alto rendimento para seleção de genótipos de soja. 2025. 92 f. Tese (Doutorado em Agronomia) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2026. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.te.2025.665.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/48298-
dc.description.abstractThe current promising soybean scenario in Brazil reflects the contributions of numerous areas, including biotechnology, precision agriculture and advances in plant breeding programs. In the current phase of plant breeding, high-throughput phenotyping (HTP) stands out to be a promising tool, enabling the evaluation of multiple variables with a high level of spatial and temporal detail, what showed to mean until now unattainable with traditional methodologies. The objective of this research aimed not only to select superior soybean genotypes in different growing and sowing seasons by applying direct, indirect and selection index, but also to evaluate the use of RGB images obtained with UAVs in the analysis of agronomic variables in soybean for genetic breeding purposes, in Buriti Alegre city - GO. The experiments were conducted on the field of this city, with sowings carried out on November 30, 2023, December 10, 2023, December 30, 2023, December 10, 2024, and December 30, 2024. 60 soybean genotypes, 41 lines and 19 control cultivars were used for this purpose. The studied genotypes were subjected to different selection techniques, considering the genotype x environment interaction, involving direct and indirect selection as well as selection indices by sum of ranks, for the following variables: plant height at maturity, number of days to maturity and grain yield. A principal component analysis (PCA) indicated the distribution of soybean genotypes (dots) and its evaluated variables (arrows), of the agronomic variables: plant height at maturity, number of days to maturity, number of pods, productivity and vegetation indices obtained from RGB images (ExG, NGRDI and VARI) at different phenological stages (R5 to R8). The study of BLUPs reinforced the selection criteria indicated by the vegetation indices, mainly VARI and NGRDI. Different numbers of relative maturity groups of genotypes were observed, ranging from 5, 4, 2, 4, and 3 groups, respectively, for the sowing dates: 11/30/2023, 12/20/2023, 12/30/2023, 12/10/2024, and 12/30/2024, which strongly means that the relative maturity was influenced by the environment. The heritability study revealed that the specifically agronomic variables number of days to maturity and plant height at maturity exceeded the heritability value for grain yield. Furthermore, the application of high-performance phenotyping (HTP) using RGB images proved to be an efficient, non-destructive and low-cost strategy for the phenotypic evaluation of soybean genotypes. Moreover, the vegetation indices ExG, VARI and NGRDI submitted evidence of a strong relation with the agronomic variables average plant height (APM), number of pods (NV), grain yield (PROD) and number of days to maturity (NDM), setting forth potential for its application in the indirect selection of promising genotypes.pt_BR
dc.description.sponsorshipPesquisa sem auxílio de agências de fomentopt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectGlycine maxpt_BR
dc.subjectmelhoramento genéticopt_BR
dc.subjectplant breedingpt_BR
dc.subjectimagenspt_BR
dc.subjectimagept_BR
dc.subjectcaracterespt_BR
dc.subjectvariablespt_BR
dc.subjectprodutividadept_BR
dc.subjectyieldpt_BR
dc.titleImagens RGB obtidas por VANT na fenotipagem de alto rendimento para seleção de genótipos de sojapt_BR
dc.title.alternativeRGB images obtained by UAV in high-throughput phenotyping for soybean genotype selectionpt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.contributor.advisor1Hamawaki, Osvaldo Toshiyuki-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9968435526825444pt_BR
dc.contributor.referee1Nogueira, Ana Paula Oliveira-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0999266992389089pt_BR
dc.contributor.referee2Dias, Polianna Alves Silva-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/6663773085460018pt_BR
dc.contributor.referee3Juliatti, Fernando Cezar-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/3748948527712591pt_BR
dc.contributor.referee4Guerra, Wanderley Dias-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6882615177938667pt_BR
dc.description.degreenameTese (Doutorado)pt_BR
dc.description.resumoO cenário hodierno promissor da soja no Brasil representa o reflexo da contribuição de inúmeras áreas, dentre as quais destacam-se biotecnologia, agricultura de precisão e avanços nos programas de melhoramento genético de plantas. Na atual fase do melhoramento genético vegetal, a fenotipagem de alto rendimento (HTP High-Throughput Phenotyping) tornou-se uma ferramenta de destaque promissora, possibilitando a avaliação de múltiplos caracteres com elevado nível de detalhamento espacial e temporal, algo antes inatingível pelas metodologias tradicionais. Objetivou-se nesta pesquisa não apenas selecionar genótipos superiores de soja em diferentes safras e épocas de semeadura aplicando-se a seleção direta, indireta e índice de seleção, mas também avaliar o uso de imagens RGB obtidas com VANTS na análise de caracteres agronômicos em soja para fins de melhoramento genético, no município de Buriti Alegre – GO. Os experimentos foram conduzidos à campo, no município supracitado, com semeaduras realizadas em 30 de novembro de 2023, 10 de dezembro de 2023, 30 de dezembro de 2023, 10 de dezembro de 2024 e 30 de dezembro de 2024. Foram utilizados 60 genótipos de soja, sendo 41 linhagens e 19 cultivares controle. Os genótipos estudados foram submetidos a diferentes técnicas de seleção, considerando-se a interação genótipos x ambientes, envolvendo-se seleção direta e indireta, bem como índices de seleção por soma de ranks para os caracteres: altura de planta na maturação, número de dias para maturação e produtividade de grãos. Foi igualmente efetuada uma análise de componentes principais (PCA), indicando a distribuição dos genótipos de soja (pontos) e das variáveis avaliadas (setas), dos caracteres agronômicos altura de plantas na maturação, número de dias para maturação, número de vagens, produtividade e índices de vegetação obtidos por imagens RGB (ExG, NGRDI e VARI) nos diferentes estádios fenológicos (R5 a R8). O estudo dos BLUPs reforçou os critérios de seleção exibidos pelos índices de vegetação, principalmente VARI e NGRDI. Observou-se pelos estudos diferentes números de grupos de maturidade relativa dos genótipos, variando de 5, 4, 2, 4, e 3 grupos respectivamente às semeaduras de 30/11/2023, 20/12/2023, 30/12/2023, 10/12/2024 e 30/12/2024, ou seja, foi conclusivo que a maturidade relativa foi influenciada pelo ambiente. Já o estudo da herdabilidade revelou que os caracteres agronômicos (número de dias para maturação e altura da planta na maturação) superaram o valor de herdabilidade para produtividade de grãos. Inclusive, a aplicação da fenotipagem de alto rendimento (HTP) por meio de imagens RGB mostrou-se uma estratégia eficiente, não destrutiva e de baixo custo para a avaliação fenotípica de genótipos de soja, sendo que os índices de vegetação ExG, VARI e NGRDI apresentaram forte relação com os caracteres agronômicos altura média de planta (APM), número de vagens (NV), produtividade de grãos (PROD) e número de dias para maturação (NDM), demonstrando potencial para uso na seleção indireta de genótipos promissores.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Agronomiapt_BR
dc.sizeorduration92pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::FITOTECNIA::MELHORAMENTO VEGETALpt_BR
dc.identifier.doihttp://doi.org/10.14393/ufu.te.2025.665pt_BR
dc.crossref.doibatchid8e947aab-8a04-4d87-9c9f-f80fa4ae6e7d-
dc.subject.autorizadoAgronomiapt_BR
dc.subject.odsODS::ODS 2. Fome zero e agricultura sustentável - Acabar com a fome, alcançar a segurança alimentar e melhoria da nutrição e promover a agricultura sustentável.pt_BR
Appears in Collections:TESE - Agronomia

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