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description Presentación en diapositivas y resumen
format Conferencia
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institution Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA -Argentina)
language Español
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spelling INTA203192024-11-19T11:03:02Z Uso de imágenes multiespectrales y térmicas para el fenotipado de la resistencia a imidazolinonas en poblaciones de girasol Dominguez, Matías Menes, Jose Fernando Portillo, Javier Esteban Lavandera, Javier Eduardo Girasol Mejoramiento Genético Imágenes Multiespectrales Procesamiento Digital de Imágenes Adopción de Tecnología Sunflowers Genetic Improvement Multispectral Imagery Digital Image Processing Technology Adoption Imidazolinone Herbicides Herbicida con Imidazolinona Drones Pergamino, Buenos Aires Presentación en diapositivas y resumen La disponibilidad de herramientas de fenotipado de alto rendimiento, como los drones con cámaras multiespectrales, resultan ser muy valiosas para su implementación directa en los programas de mejoramiento (Araus & Cairns, 2014). El objetivo de este trabajo fue evaluar el uso de imágenes obtenidas a partir de un dron para el fenotipado de la resistencia a imidazolinonas en poblaciones de girasol. El experimento fue realizado en la EEA Pergamino, en un diseño aumentado en donde los testigos resistentes y susceptibles al herbicida Imazapir fueron distribuidos sistemáticamente. 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 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). A partir de estos datos se generaron los índices; NDVI, NDRE y GNDVI. Fueron evaluados diferentes modelos de Machine Learning para poder predecir el valor fenotípico de cada parcela evaluada como susceptible o resistente en función de los datos de las bandas espectrales y de los índices derivados. Los resultados presentaron valores de precisión de 0.84 y 0.83 para los modelos avNNET (redes neuronales) y SVM (Support Vector Machine). Estos resultados muestran el potencial y las ventajas que aportarían en capacidad y velocidad de fenotipado 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: Portillo, Javier. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Sección Sistema de Información Geográfica (SIG); Argentina Fil: Lavandera, Javier Eduardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Pergamino. Girasol; Argentina 2024-11-19T10:55:33Z 2024-11-19T10:55:33Z 2024-05 info:ar-repo/semantics/documento de conferencia info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://hdl.handle.net/20.500.12123/20319 https://www.asagir.org.ar/acerca-de-taller-cientifico-2024-919 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 Asociación Argentina de Girasol Talleres Científicos: Taller 2024, Balcarce, Buenos Aires, del 30 al 31 de mayo 2024.
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