Fenotüüpimise lünga täitmine: sojaubade kasvu analüüsiks mõeldud kõrge eraldusvõimega droonide ajasari pakub põldkatsetest saadud objektiivseid andmeid

Lähikaugseire meetodeid saab kasutada suure läbilaskevõimega põllul toimuva fenotüpiseerimise jaoks taimesordiaretuse ja bioloogilise uurimistöö raames. Andmed lehtkatte pindala (CC) ja lehtkatte kõrguse (CH) ning nende ajaliste muutuste kohta kogu kasvuperioodi jooksul võivad anda teavet põllukultuuride kasvu ja tootlikkuse kohta. Käesolevas uuringus kohandati sigmoidmudeleid mitme ajaperioodi CC- ja CH-andmetele, mis saadi drooniga jäädvustatud RGB-piltide abil laia sojaubade genotüüpide kogumi kohta. CC- ja CH-andmete sobitamiseks kasutati vastavalt Gompertzi ja beeta-funktsioone. Kokkuvõttes saavutati 90,4% CC-andmete ja 99,4% CH-andmete sobituste puhul korrigeeritud R² > 0,70, mis näitab valitud mudelite head tulemuslikkust. Nende kasvukõverate abil arvutati sojaubade genotüüpide kogumi jaoks parameetrid, sealhulgas maksimaalne absoluutne kasvumäär, varajane kasvujõud, maksimaalne kõrgus ja vananemine. Seda teavet kasutati ka seemnesaagi ja küpsuse (R8-staadium) hindamiseks (korrigeeritud R² = 0,51 ja 0,82). Parameetrite väärtuste kombinatsioone testiti, et tuvastada huvipakkuvate tunnustega genotüübid. Integreeriv lähenemisviis, mille raames kõver sobitati mitme ajaperioodi andmekogumiga, andis tulemuseks bioloogiliselt tõlgendatavad parameetrid, mis olid informatiivsed asjakohaste tunnuste seisukohalt.