High-throughput phenotyping via UAS: the optimization within a breeding program and a new validation method based on simulation (2020)
- Authors:
- Autor USP: GALLI, GIOVANNI - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LGN
- Subjects: AERONAVES NÃO TRIPULADAS; ALGORITMOS PARA IMAGENS; FENÓTIPOS; MELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL; MILHO; SELEÇÃO GENÉTICA; SIMULAÇÃO; SORGO
- Keywords: Fenômica
- Language: Inglês
- Abstract: A Fenotipagem de alto rendimento (HTP), ou simplesmente fenômica, tem chamado a atenção da comunidade científica como uma área com potencial de aumentar a custo-efetividade e acurácia de fenotipagem. Entretanto, a viabilidade deste conjunto de abordagens ainda precisa confirmação. Neste contexto, dois grandes desafios para a seu emprego são a otimização do uso de dados (data-to-decision) e a validação de procedimentos para cenários específicos de seleção. Nós acrescentamos a este tema reportando resultados de dois estudos que objetivaram a otimização e validação de HTP para experimentos a campo baseada em veículos aéreos não tripulados (VANTs). No primeiro, apresentamos uma prova de conceito usando dados de sorgo granífero com o objetivo de identificar quando os dados de HTP devem ser coletados e como devem ser processados para a otimização da predição de dois caracteres de importância agronômica, produtividade de grãos e sanidade de planta. Nossos resultados sugerem que não há incremento da capacidade preditiva quando múltiplos índices vegetativos e voos são combinados. Adicionalmente, um único índice e voo pode ser usado para predizer ambas características sem perda expressiva de acurácia. No segundo, apresentamos uma nova ferramenta para validação de abordagens de HTP baseadas em imagens aéreas com uso de simulações de computador. A ferramenta foi exemplificada com um estudo de caso de mensuração de altura de plantas em milho. Nossos resultados sugerem que os experimentosgerados in silico podem ser adequadamente reconstruídos com algoritmos de structure-from-motion usando imagens renderizadas, permitindo a realização de inferências sobre os fatores testados. Este estudo também trouxe novos conhecimentos sobre o efeito de fatores experimentais sobre a acurácia da mensuração de altura de plantas usando HTP. Por fim, acreditamos que nossos resultados permitirão a compreensão mais profunda da prática da HTP, auxiliando os melhoristas na busca por uma seleção mais confiável e custo-efetiva
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2020
- Data da defesa: 13.04.2020
-
ABNT
GALLI, Giovanni. High-throughput phenotyping via UAS: the optimization within a breeding program and a new validation method based on simulation. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2020. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-21052020-121330/. Acesso em: 23 jan. 2026. -
APA
Galli, G. (2020). High-throughput phenotyping via UAS: the optimization within a breeding program and a new validation method based on simulation (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-21052020-121330/ -
NLM
Galli G. High-throughput phenotyping via UAS: the optimization within a breeding program and a new validation method based on simulation [Internet]. 2020 ;[citado 2026 jan. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-21052020-121330/ -
Vancouver
Galli G. High-throughput phenotyping via UAS: the optimization within a breeding program and a new validation method based on simulation [Internet]. 2020 ;[citado 2026 jan. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-21052020-121330/ - Improving the emulsifying property of potato protein by hydrolysis: an application as encapsulating agent with maltodextrin
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