Fenotipagem de alto rendimento no melhoramento da soja

Abstract

A soja é uma das culturas mais importantes globalmente, e os avanços no melhoramento genético aumentaram significativamente a sua eficiência produtiva. Contudo, a complexidade da fenotipagem em soja, devido à sua diversidade genética e variação em resposta a condições ambientais, tem limitado a eficiência das análises genéticas. A fenotipagem de alto rendimento (HTP, do inglês High- Throughput Phenotyping), especialmente quando realizada por veículos aéreos não tripulados (UAVs, do inglês Unmanned Aerial Vehicles) e análise robusta de dados, permite análises rápidas e precisas. Assim, o objetivo desta pesquisa foi avaliar índices de vegetação (IV), derivados de imagens RGB (do inglês Red, Green and Blue) obtidas com UAV, para realizar HTP em diferentes fases/estádios de desenvolvimento de cultivares de soja. Essas imagens foram obtidas em diferentes épocas de desenvolvimento da cultura (aos 28, 37, 49, 70, 86, 105, 115 e 120 dias após o plantio), e os IVs foram testados quanto a correlação com as características de desempenho agronômico dos cultivares avaliadas nas diferentes épocas. O estudo foi realizado na área experimental da Fundação Mato Grosso do Sul, com 60 cultivares de soja. Um modelo linear de efeitos mistos foi utilizado para obter as estimativas dos componentes de variância, a predição dos valores genotípicos e as correlações genéticas, utilizando os métodos de máxima verossimilhança restrita (REML, do inglês Restricted Maximum Likelihood)/melhor predição linear não viesada (BLUP, do inglês Best Linear Unbiased Prediction). Houve diferenças genéticas significativas entre os cultivares para todas as características agronômicas, com altas acurácias e herdabilidades para altura de plantas, maturidade em R8 e peso de 100 sementes. A interação genótipo × época de avaliação afetou significativamente a expressão dos IVs, indicando a importância de considerar o momento da coleta de imagens para maximizar a relevância dos IVs na avaliação do desempenho agronômico. Os IVs mostraram correlações variáveis com as características agronômicas, dependendo do estádio de desenvolvimento da cultura. Em particular, nos estádios iniciais (aos 28 e 37 dias após o plantio) e finais (aos 105 a 120 dias após o plantio), os IVs como RGVB, NGR, GLI e ExG mostraram correlações (r) positivas moderadas a fortes com a maturidade em R8 e a altura das plantas (r > 0.4), enquanto os índices Red e ExR apresentaram correlações negativas (r < -0.4). Tais correlações destacam o potencial dos IVs como indicadores não destrutivos do vigor vegetativo e da maturidade fisiológica dos cultivares. A HTP utilizando IVs derivados de imagens RGB de UAV é mais eficaz nos estádios iniciais e finais de desenvolvimento da soja, fornecendo informações cruciais para a seleção e o melhoramento genético. Os resultados confirmam a importância de uma abordagem temporal na HTP para aperfeiçoar a seleção de genótipos de soja e também aprimorar as estratégias de seu manejo agrícola. Palavras-chave: veículos aéreos não tripulados. correlação genotípica. maturidade fisiológica. abordagem temporal. glycine max (l.) merril.Soybean is one of the most important crops globally, and advances in genetic improvement have significantly increased its productivity. However, the complexity of soybean phenotyping, due to its genetic diversity and variation in response to environmental conditions, has limited the efficiency of genetic analyses. High- throughput phenotyping (HTP), especially when conducted by unmanned aerial vehicles (UAVs) and robust data analysis, allows for quick and precise analyses. Thus, the aim of this research was to evaluate vegetation indices (VI), using UAV RGB images, to perform HTP on different soybean cultivars. These images were obtained at different stages of crop development, at 28, 37, 49, 70, 86, 105, 115, and 120 days after planting, and the VIs were correlated with agronomic performance traits. The study was conducted at the experimental area of the Mato Grosso do Sul Foundation, with 60 soybean cultivars. A linear mixed model was used to obtain estimates of variance components, prediction of genotypic values, and genetic correlations, using restricted maximum likelihood (REML)/best linear unbiased prediction (BLUP) methods. There were significant genetic differences among genotypes for all agronomic traits, with high accuracies and heritabilities for plant height, maturity at R8, and 100-seed weight. The genotype × evaluation period interaction significantly affected the expression of VIs, indicating the importance of considering the timing of image collection to maximize the relevance of VIs in agronomic performance evaluation. VIs showed variable correlations with agronomic traits, depending on the crop development stage. Particularly, in the early (28 and 37 days after planting) and late stages (105 to 120 days after planting), VIs such as RGVB, NGR, GLI, and ExG showed moderate to strong positive correlations (>0.4) with maturity at R8 and plant height, while Red and ExR indices showed negative correlations (<-0.4). Such correlations highlight the potential of VIs as non-destructive indicators of vegetative vigor and physiological maturity. HTP using VIs derived from UAV RGB images is more effective in the early and late stages of soybean development, providing crucial information for genotype selection and genetic improvement. The results confirm the importance of a temporal approach in HTP to enhance soybean genotype selection and also improve agricultural management strategies. Keywords: unmanned aerial vehicles. genotypic correlation. physiological maturity. temporal approach. glycine max (l.) merril.