Zatvaranje razmaka u fenotipiranju: Vremenske serije visoke rezolucije s UAV-a za analizu rasta soje pružaju objektivne podatke iz poljoprivrednih pokusnih ispitivanja

Bliske metode daljinske detekcije mogu se koristiti za visokoproduktivno fenotipiranje na polju u okviru selekcije biljaka i bioloških istraživanja. Podatci o pokrivenosti krošnje (CC) i visini krošnje (CH) te njihovim promjenama tijekom rasta u trajanju rastuće sezone mogu dati informacije o rastu i performansama kultivara. U ovom istraživanju, sigmoidne modele prilagođene su višetemeljnim podacima o CC i CH dobivenim pomoću RGB slike snimljenih dronama za širok skup genotipova soje. Za prilagodbu podataka CC i CH korijenili su se Gompertzova i beta funkcija, redom. Ukupno, 90,4 % prilagođenja za CC i 99,4 % za CH imalo je prilagođeni R2 > 0,70, što ukazuje na dobri rad modela. Pomoću ovih rastnih krivulja izračunati su parametri poput maksimalne brzine rasta, ranih pokretačkih sposobnosti, maksimalne visine i starenja za skupinu genotipova soje. Ova informacija je također korištena za procjenu prinosa sjemena i zrelosti (stadij 8 – R8) (prilagođeni R2 = 0,51 i 0,82). Kombinacije vrijednosti parametara su testirane kako bi se identificirali genotipovi s zanimljivim osobinama. Integrirani pristup prilagodbom krivulje višetemeljnom skupu podataka dao je biološki značajne parametre koji su informirali o značajnim osobinama.