Fenotipado con drones en girasol : implementación en resistencia a imidazolinonas
El fenotipado de alto caudal implementando drones con cámaras multiespectrales y sensores térmicos es una herramienta de gran potencial para eficientizar las actividades rutinarias de los programas de mejoramiento. El objetivo de este trabajo fue evaluar la factibilidad del uso de imágenes obtenidas...
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Conferencia |
| Language: | Español |
| Published: |
INTA
2024
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/20.500.12123/19245 |
| _version_ | 1855486332346826752 |
|---|---|
| author | Dominguez, Matías Menes, Jose Fernando Portillo, Javier Esteban Lavandera, Javier Eduardo |
| author_browse | Dominguez, Matías Lavandera, Javier Eduardo Menes, Jose Fernando Portillo, Javier Esteban |
| author_facet | Dominguez, Matías Menes, Jose Fernando Portillo, Javier Esteban Lavandera, Javier Eduardo |
| author_sort | Dominguez, Matías |
| collection | INTA Digital |
| description | El fenotipado de alto caudal implementando drones con cámaras multiespectrales y sensores térmicos es una herramienta de gran potencial para eficientizar las actividades rutinarias de los programas de mejoramiento. El objetivo de este trabajo fue evaluar la factibilidad del uso de imágenes obtenidas a partir de un dron para el fenotipado de la resistencia a imidazolinonas en girasol. Fueron evaluados 742 genotipos del programa de mejoramiento de girasol de INTA y se incluyeron 182 parcelas testigo. El tamaño de las parcelas fue de un surco de 5 m de longitud. Se realizaron 3 vuelos con un dron DJI Matrice 300, equipado con sensores multiespectral y térmico MicaSense Altum, a una altura de 40 m. El primer vuelo fue realizado 9 días después de aplicado el herbicida y los dos vuelos posteriores fueron realizados 43 y 57 días de la aplicación. De las imágenes obtenidas se extrajeron los valores de reflectancia de las bandas: azul (475 nm), verde (560 nm), rojo (668 nm), borde rojo (717 nm), NIR (840 nm) y la emisividad de la banda térmica (8–14 nm). Fueron evaluados diferentes modelos de Machine Learning para poder predecir el valor fenotípico de cada parcela utilizando 2 escalas de evaluación, con dos y tres categorías fenotípicas. Los resultados presentaron valores de precisión de 0,87 y de 0,68 para las escalas de 2 y 3 clases fenotípicas. Los resultados revelan la capacidad y el potencial que tiene el fenotipado con drones para la resistencia a imidazolinonas en girasol. |
| format | Conferencia |
| id | INTA19245 |
| institution | Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA -Argentina) |
| language | Español |
| publishDate | 2024 |
| publishDateRange | 2024 |
| publishDateSort | 2024 |
| publisher | INTA |
| publisherStr | INTA |
| record_format | dspace |
| spelling | INTA192452025-03-06T13:48:03Z Fenotipado con drones en girasol : implementación en resistencia a imidazolinonas Dominguez, Matías Menes, Jose Fernando Portillo, Javier Esteban Lavandera, Javier Eduardo Girasol Mejoramiento Genético Imágenes Multiespectrales Indice de Vegetación Fenotipado Tecnología Agrícola Aprendizaje Automático Sunflowers Genetic Improvement Multispectral Imagery Vegetation index Phenotyping Agricultural Technology Machine Learning Unmanned Aerial Vehicles Imidazolinone Herbicides Vehículos Aéreos no Tripulados Herbicidas con Imidazolinona Drones El fenotipado de alto caudal implementando drones con cámaras multiespectrales y sensores térmicos es una herramienta de gran potencial para eficientizar las actividades rutinarias de los programas de mejoramiento. El objetivo de este trabajo fue evaluar la factibilidad del uso de imágenes obtenidas a partir de un dron para el fenotipado de la resistencia a imidazolinonas en girasol. Fueron evaluados 742 genotipos del programa de mejoramiento de girasol de INTA y se incluyeron 182 parcelas testigo. El tamaño de las parcelas fue de un surco de 5 m de longitud. Se realizaron 3 vuelos con un dron DJI Matrice 300, equipado con sensores multiespectral y térmico MicaSense Altum, a una altura de 40 m. El primer vuelo fue realizado 9 días después de aplicado el herbicida y los dos vuelos posteriores fueron realizados 43 y 57 días de la aplicación. De las imágenes obtenidas se extrajeron los valores de reflectancia de las bandas: azul (475 nm), verde (560 nm), rojo (668 nm), borde rojo (717 nm), NIR (840 nm) y la emisividad de la banda térmica (8–14 nm). Fueron evaluados diferentes modelos de Machine Learning para poder predecir el valor fenotípico de cada parcela utilizando 2 escalas de evaluación, con dos y tres categorías fenotípicas. Los resultados presentaron valores de precisión de 0,87 y de 0,68 para las escalas de 2 y 3 clases fenotípicas. Los resultados revelan la capacidad y el potencial que tiene el fenotipado con drones para la resistencia a imidazolinonas en girasol. EEA Pergamino Fil: Dominguez, Matías. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Sector Girasol; Argentina Fil: Menes, José Fernando. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Sección Sistema de Información Geográfica (SIG). Becario; Argentina Fil: Menes, José Fernando. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Cátedra de Genética; Argentina Fil: Portillo, Javier. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Sección Sistema de Información Geográfica (SIG); Argentina Fil: Portillo, Javier. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires. Escuela de Ciencias Agrarias, Naturales y ambientales. Cátedra de Introducción al Tratamiento Digital de Imágenes Satelitales; Argentina Fil: Lavandera, Javier Eduardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Girasol; Argentina 2024-09-04T11:23:17Z 2024-09-04T11:23:17Z 2024-08 info:ar-repo/semantics/documento de conferencia info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://hdl.handle.net/20.500.12123/19245 spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf INTA 20° Congreso Internacional de Agricultura de Precisión, Manfredi, Córdoba, 20 - 21 de agosto de 2024, p. 53-60. |
| spellingShingle | Girasol Mejoramiento Genético Imágenes Multiespectrales Indice de Vegetación Fenotipado Tecnología Agrícola Aprendizaje Automático Sunflowers Genetic Improvement Multispectral Imagery Vegetation index Phenotyping Agricultural Technology Machine Learning Unmanned Aerial Vehicles Imidazolinone Herbicides Vehículos Aéreos no Tripulados Herbicidas con Imidazolinona Drones Dominguez, Matías Menes, Jose Fernando Portillo, Javier Esteban Lavandera, Javier Eduardo Fenotipado con drones en girasol : implementación en resistencia a imidazolinonas |
| title | Fenotipado con drones en girasol : implementación en resistencia a imidazolinonas |
| title_full | Fenotipado con drones en girasol : implementación en resistencia a imidazolinonas |
| title_fullStr | Fenotipado con drones en girasol : implementación en resistencia a imidazolinonas |
| title_full_unstemmed | Fenotipado con drones en girasol : implementación en resistencia a imidazolinonas |
| title_short | Fenotipado con drones en girasol : implementación en resistencia a imidazolinonas |
| title_sort | fenotipado con drones en girasol implementacion en resistencia a imidazolinonas |
| topic | Girasol Mejoramiento Genético Imágenes Multiespectrales Indice de Vegetación Fenotipado Tecnología Agrícola Aprendizaje Automático Sunflowers Genetic Improvement Multispectral Imagery Vegetation index Phenotyping Agricultural Technology Machine Learning Unmanned Aerial Vehicles Imidazolinone Herbicides Vehículos Aéreos no Tripulados Herbicidas con Imidazolinona Drones |
| url | http://hdl.handle.net/20.500.12123/19245 |
| work_keys_str_mv | AT dominguezmatias fenotipadocondronesengirasolimplementacionenresistenciaaimidazolinonas AT menesjosefernando fenotipadocondronesengirasolimplementacionenresistenciaaimidazolinonas AT portillojavieresteban fenotipadocondronesengirasolimplementacionenresistenciaaimidazolinonas AT lavanderajaviereduardo fenotipadocondronesengirasolimplementacionenresistenciaaimidazolinonas |