Colmare il divario nella fenotipizzazione: serie temporali ad alta risoluzione ottenute tramite UAV per l’analisi della crescita della soia forniscono dati oggettivi provenienti da prove sul campo

Gli approcci di telerilevamento ravvicinato possono essere utilizzati per la fenotipizzazione sul campo ad alta produttività nel contesto della selezione vegetale e della ricerca biologica. I dati relativi alla copertura della chioma (CC) e all’altezza della chioma (CH), nonché alle loro variazioni temporali nel corso della stagione vegetativa, possono fornire informazioni sulla crescita e sulle prestazioni delle colture. Nel presente studio, sono stati applicati modelli sigmoidi a dati multitemporali relativi a CC e CH, ottenuti tramite immagini RGB acquisite con un drone per un’ampia serie di genotipi di soia. Per l’adattamento dei dati relativi a CC e CH sono state utilizzate, rispettivamente, le funzioni di Gompertz e beta. Complessivamente, il 90,4% degli adattamenti per la CC e il 99,4% di quelli per la CH hanno raggiunto un R² aggiustato > 0,70, a dimostrazione delle buone prestazioni dei modelli scelti. Utilizzando queste curve di crescita, sono stati calcolati parametri quali il tasso di crescita assoluto massimo, il vigore iniziale, l’altezza massima e la senescenza per una collezione di genotipi di soia. Queste informazioni sono state utilizzate anche per stimare la resa in semi e la maturità (stadio R8) (R² aggiustato = 0,51 e 0,82). Sono state testate combinazioni di valori dei parametri per identificare genotipi con caratteristiche interessanti. Un approccio integrativo di adattamento di una curva a un set di dati multitemporali ha portato a parametri biologicamente interpretabili e informativi per i tratti rilevanti.