Índices de vegetação, bandas NIR/SWIR e variáveis fisiológicas na fenotipagem de genótipos de soja sob condições de défict hídrico

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dc.contributor.advisorGonçalves, Leandro Simões Azeredo [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorBraga, Patriciapt_BR
dc.contributor.bancaHenning, Liliane Marcia Mertzpt_BR
dc.contributor.bancaZucareli, Claudemirpt_BR
dc.contributor.bancaFuganti-Pagliarini, Renatapt_BR
dc.contributor.coadvisorHenning, Liliane Marcia Mertz [Coorientadora]pt_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T14:31:33Z
dc.date.available2024-05-01T14:31:33Z
dc.date.created2019.00pt_BR
dc.date.defesa18.01.2019pt_BR
dc.description.abstractResumo: A soja (Glycine max (L) Merrill) é um dos grãos mais cultivados no mundo, porém, muitos fatores, oferecem risco à distribuição e produtividade da cultura, dentre os quais podemos destacar a seca O objetivo deste trabalho foi analisar e validar a utilização de ferramentas de fenotipagem de nova geração em comparação a medidas fisiológicas, além de fenotipar acessos de soja disponíveis no banco de germoplasma da Embrapa soja, incluindo genótipos de cultivares comerciais, linhagens geneticamente modificadas e PIs (Plant Introductions) de diversos locais do mundo, para características relacionadas à tolerância a seca Foram avaliados como ferramenta de fenotipagem de nova geração, valores espectrais utilizados em forma de índices de vegetação (IVs) e bandas espectrais, obtidos por meio de sensor hiperespectral O trabalho foi dividido em dois capítulos No primeiro, os IVs NDWI (Normalized Difference Water index)(1-16), NDWI(1-23), NMDI (Normalized Multi-band Drought Index), MSI (Moisture Stress Index) e as bandas espectrais SWIR16 (Short Wave Infra-Red), SWIR23, ?144, ?192, ?144+?192, ?192-?144 e SWIR-?144, foram correlacionados com as variáveis fisiológicas teor relativo de água (TRA), temperatura foliar, fotossíntese, transpiração, condutância estomática e conteúdo interno de CO2, em ensaios conduzidos em ambiente controlado e em condição de campo No segundo capítulo, foram fenotipados em casa de vegetação, 164 genótipos de soja disponíveis no banco de germoplasma da Embrapa Soja As variáveis analisadas foram temperatura foliar, teor de clorofila, TRA e as bandas espectrais SWIR16, SWIR23, ?144 e ?192 De acordo com os resultados, todos os IVs e bandas se mostraram eficientes para determinação do status hídrico de plantas de soja, apresentando alta correlação com os parâmetros fisiológicos Entretanto, os índices da região SWIR se mostraram mais adequados para tal finalidade, sendo mais sensíveis que as demais variáveis analisadas e assim, permitindo a diferenciação de um maior número de genótipos Além de ser uma metodologia não destrutiva, a utilização dos IVs permitiu a avaliação de um grande número de genótipos de forma rápida e precisa, demonstrando seu potencial de uso em experimentos de fenotipagem de soja sob déficit hídrico Dentre os genótipos analisados, os que se destacaram por manter um melhor status hídrico da planta mesmo sob condições de déficit hídrico foram: PI 632, R2-1325, PI 416937 e PI 471938pt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: The soybean (Glycine max (L) Merrill) is one of the most cultivated grains in the world, but, many factors, risk the distribution and productivity of the crop, among them, drought can be highlighted The aim of this work was to analyze and validate the use of high yield phenotype tools in comparison to physiological measures, besides phenotyping soybean genotypes available in Embrapa soybean germplasm bank, including commercial cultivar genotypes, genetically modified lines and Plant Introductions (PIs) from diverse locations around the world for characteristics related to drought tolerance Spectral values were evaluated as high-performance phenotyping tool, used in the form of vegetation indexes (VIs) and spectral bands, obtained using a sensor hiperespectral The present work was divided into two chapters In the first one, the VIs NDWI(1-16), NDWI(1-23), NMDI, MSI (Moisture Stress Index) and spectral bands SWIR16, SWIR23, ?144, ?192, ?144+?192, ?192-?144 and SWIR-?144, were correlated with the physiological variables, relative water content (RWC), leaf temperature, photosynthesis, transpiration, stomatal conductance and internal CO2 content in experiments conducted in controlled and field conditions In the second chapter, 164 soybean genotypes available at Embrapa soybean germplasm bank were phenotyped The analyzed variables were foliar temperature, chlorophyll content, RWC and the spectral bands SWIR16, SWIR23, ?144 and ?192 All VIs and spectral bands were efficient to determine the water status of soybean plants, presenting a high correlation with the physiological parameters However, the SWIR indexes were more adequate for the purpose, being more sensitive than the other analyzed variables allowing the differentiation of a greater number of genotypes In addition, these non-destructive analyzes allow the evaluation of a large number of plants in a fast and precise way demonstrating their potential use in phenotyping experiments Among the analyzed genotypes, those that stood out for maintaining a better water status of the plant even under conditions of water deficit were: PI 632, R2-1325, PI 416937 and PI 471938pt_BR
dc.description.notesDissertação (Mestrado em Agronomia) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Agronomiapt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/14460
dc.languagepor
dc.relation.coursedegreeMestradopt_BR
dc.relation.coursenameAgronomiapt_BR
dc.relation.departamentCentro de Ciências Agráriaspt_BR
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-graduação em Agronomiapt_BR
dc.subjectSojapt_BR
dc.subjectMelhoramento genéticopt_BR
dc.subjectPlantaspt_BR
dc.subjectEfeito da secapt_BR
dc.subjectSoybeanpt_BR
dc.subjectBreedingpt_BR
dc.subjectPlants, Effect of droughtonpt_BR
dc.titleÍndices de vegetação, bandas NIR/SWIR e variáveis fisiológicas na fenotipagem de genótipos de soja sob condições de défict hídricopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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02 - Mestrado - Agronomia