Reducerea decalajului în materie de fenotipare: seriile temporale de înaltă rezoluție obținute cu ajutorul dronelor pentru analiza creșterii soiei oferă date obiective din experimentele de teren

Metodele de teledetecție de proximitate pot fi utilizate pentru fenotiparea pe teren cu randament ridicat, în contextul ameliorării plantelor și al cercetării biologice. Datele privind acoperirea coronamentului (CC) și înălțimea coronamentului (CH), precum și evoluția lor în timp pe parcursul sezonului de vegetație, pot furniza informații despre creșterea și performanța culturilor. În prezentul studiu, s-au aplicat modele sigmoide datelor multitemporale privind CC și CH, obținute din imagini RGB capturate cu ajutorul unei drone pentru un set amplu de genotipuri de soia. Funcțiile Gompertz și Beta au fost utilizate pentru a se potrivi datelor privind CC și, respectiv, CH. În ansamblu, 90,4% dintre potriviri pentru CC și 99,4% dintre potriviri pentru CH au atins un R² ajustat > 0,70, demonstrând performanța bună a modelelor alese. Folosind aceste curbe de creștere, au fost calculați parametri precum rata maximă absolută de creștere, vigoarea inițială, înălțimea maximă și senescența pentru o colecție de genotipuri de soia. Aceste informații au fost utilizate și pentru estimarea randamentului de semințe și a maturității (stadiul R8) (R² ajustat = 0,51 și 0,82). Au fost testate combinații de valori ale parametrilor pentru a identifica genotipuri cu trăsături interesante. O abordare integrativă de ajustare a unei curbe la un set de date multitemporale a condus la obținerea unor parametri interpretabili din punct de vedere biologic, care au furnizat informații utile privind trăsăturile relevante.