1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Genética e Melhoramento de Plantas - Mestrado (Dissertações)
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dc.creatorArantes, Pablo de Sousa-
dc.date.accessioned2023-04-14T18:21:43Z-
dc.date.available2023-04-14T18:21:43Z-
dc.date.issued2023-04-14-
dc.date.submitted2023-01-17-
dc.identifier.citationARANTES, P. de S. Determinação de maturação em soja utilizando modelos multiplicativos e análise de imagens. 2023. 57 p. Dissertação (Mestrado em Genética e Melhoramento de Plantas)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/56651-
dc.description.abstractThe adaptability of soybean cultivars could changes as the latitude, mainly due to the sensitivity of the crop to the photoperiod. Climate conditions can directly influence the growth and development of the soybean crop. Thus, soybean cultivars show variations in terms of full maturity in different sites, crop season, and sowing times. Thus, the purpose was to estimate the relative maturity of soybean cultivars using different strategies, as well as to measure the relative maturity prediction accuracy of the different methods. The experiments were carried out at the Centro de Desenvolvimento Científico e Tecnologico of the Federal University of Lavras - Fazenda Muquém, in Lavras - MG, located at latitude 21º12 S, longitude 44º58' W and altitude of 954 m, in the crop season, 2016/2017, 2017/18, 2018/19, 2019/20 and 2021/22. At Centro de Desenvolvimento e Transferência de Tecnologia – Fazenda Palmital, in Ijaci, located at latitude 21º09' S, longitude 44º54' W and altitude of 920 m, in the 2019/20 and 2021/22 crop season. The treatments were 54 commercial soybean cultivars in six environments, in a randomized complete block design, with different numbers of repetitions, with the plots consisting of four rows of five meters, thus making up an unbalanced data set. The evaluated trait was full maturity (days). Joint analysis (multi-environment), factor analyzes multiplicative mixed models (FAMM) and high-throughput phenotyping using UAVs were adopted. Statistical analyzes of the data were done using the R software. A regression model of the means for full maturity to estimate the relative maturity was obtained, adopting the stable cultivars. The FAMM method appears to be an efficient strategy for predicting full and relative maturity in soybean under tropical conditions. The use of image analysis by means of UAVs presents a lower correlation between the predicted RM and the original reported in the (National Cultivar Register), however, it is a promising strategy. The main challenge is the accuracy associated to the image uptake.pt_BR
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsAttribution 4.0 International*
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.subjectGlycine max (L.) Merrillpt_BR
dc.subjectMaturação absolutapt_BR
dc.subjectFenotipagem de alto rendimentopt_BR
dc.subjectSoja - Florescimentopt_BR
dc.subjectAbsolute maturationpt_BR
dc.subjectHigh-throughput phenotypingpt_BR
dc.titleDeterminação de maturação em soja utilizando modelos multiplicativos e análise de imagenspt_BR
dc.title.alternativeDetermination of soybean maturation using multiplication models and image analysispt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Genética e Melhoramento de Plantaspt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Bruzi, Adriano Teodoro-
dc.contributor.referee1Bruzi, Adriano Teodoro-
dc.contributor.referee2Amaral, Ligia de Oliveira-
dc.contributor.referee3Pulcinelli, Carlos Eduardo-
dc.description.resumoA adaptabilidade de cultivares de soja altera-se conforme a variação da latitude, sobretudo devido à sensibilidade da cultura ao fotoperíodo. As condições climáticas influenciam diretamente no crescimento e desenvolvimento da planta de soja. Assim as cultivares de soja apresentam variações quanto a maturação absoluta em diferentes locais de cultivo, anos e épocas de semeadura. Dessa forma, objetivou-se estimar a maturidade relativa de cultivares de soja utilizando diferentes estratégias, assim como mensurar a acurácia de predição da maturidade relativa dos diferentes métodos. Os experimentos foram conduzidos no Centro de Desenvolvimento Científico e Tecnológico em Agropecuária da Universidade Federal de Lavras - Fazenda Muquém, no município de Lavras – MG, situado à latitude de 21º12 S, longitude 44º58’ W e altitude de 954 m, nos anos agrícolas, 2016/2017, 2017/18, 2018/19, 2019/20 e 2021/22 e no Centro de Desenvolvimento e Transferência de Tecnologia da Universidade Federal de Lavras – Fazenda Palmital, no município de Ijaci-MG, situada à latitude de 21º09’ S, longitude 44º54’ W e altitude de 920 m, nas safras 2019/20 e 2021/22 . Os tratamentos foram compostos de 54 cultivares comerciais de soja, em seis ambientes, no delineamento de blocos completos casualizados, com diferentes números de repetições, sendo as parcelas compostas por quatro linhas de cinco metros, perfazendo assim um conjunto de dados desbalanceados. O caráter avaliado foi a maturação absoluta (dias). Utilizou-se a análise conjunta (multiambiente), modelo de fator analítico multiplicativo misto (FAMM) e fenotipagem de alto rendimento por meio de veículos aéreos não tripulado (VANTs). As análises estatísticas dos dados foram realizadas utilizando o software R. Uma regressão das médias para o caráter maturação absoluta para a classificação das cultivares nos grupos de maturidade relativa foi obtida, utilizando-se cultivares com grupo de maturação mais estável. O método FAMM figura-se como uma estratégia eficiente na predição da maturação absoluta e relativa em soja, em condições tropicais. O emprego da análise de imagem por coletadas por meio de VANTs apresenta menor correlação entre o grupo de maturidade (G.M) predito e o G.M informado no registro nacional de cultivares (RNC), contudo, é uma estratégia promissora, sendo o principal desafio a melhoria na precisão na obtenção das imagens.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Biologiapt_BR
dc.subject.cnpqProdução e Beneficiamento de Sementespt_BR
dc.creator.Latteshttps://lattes.cnpq.br/0105169694445369pt_BR
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