Fenotipavimo spragos užpildymas: didelės skiriamosios gebos dronų (UAV) laiko eilutės, skirtos sojų augimo analizei, suteikia objektyvius duomenis iš lauko bandymų

Artimojo nuotolinio stebėjimo metodai gali būti naudojami didelio našumo fenotipavimui lauke, vykdant augalų selekciją ir biologinius tyrimus. Duomenys apie lajos dangą (CC) ir lajos aukštį (CH) bei jų pokyčius augimo sezono metu gali suteikti informacijos apie pasėlių augimą ir produktyvumą. Šiame tyrime sigmoidiniai modeliai buvo pritaikyti prie daugiaamžinių CC ir CH duomenų, gautų naudojant dronu užfiksuotus RGB vaizdus, apimantį platų sojų genotipų rinkinį. CC ir CH duomenims pritaikyti buvo atitinkamai panaudotos Gompertzo ir beta funkcijos. Apskritai 90,4 % CC ir 99,4 % CH pritaikymų pasiekė pakoreguotą R² > 0,70, o tai rodo gerą pasirinktų modelių veiksmingumą. Naudojant šias augimo kreives, sojų genotipų rinkiniui buvo apskaičiuoti parametrai, įskaitant maksimalų absoliutų augimo greitį, ankstyvąjį augimo intensyvumą, maksimalų aukštį ir senėjimą. Ši informacija taip pat buvo panaudota sėklų derlingumui ir brandai (R8 stadija) įvertinti (koreguotas R² = 0,51 ir 0,82). Siekiant nustatyti genotipus su įdomiomis savybėmis, buvo išbandyti parametrų verčių deriniai. Integruotas požiūris, kai kreivė pritaikoma prie daugialaikio duomenų rinkinio, leido gauti biologiškai interpretuojamus parametrus, kurie suteikė informacijos apie atitinkamas savybes.