Прогнозирование массы корня и содержания сахара у сахарной свёклы с помощью БПЛА
Исследователи использовали RGB-камеру на беспилотном летательном аппарате (БПЛА) для сбора данных временных рядов о площади покрытия и высоте полога сахарной свёклы. Эти данные позволили с высокой точностью прогнозировать массу корня и содержание сахара. Эта инновационная методика улучшает принятие решений селекционерами, предоставляя критерии отбора до уборки урожая и снижая потребность в ручных измерениях. Подход на основе БПЛА также может направлять точное внесение удобрений на производственных полях, демонстрируя свою ценность для повышения эффективности сельского хозяйства и прогнозирования урожайности.
Традиционные методы селекции трудоёмки и неэффективны. Хотя высокопроизводительное фенотипирование с БПЛА показало многообещающие результаты для других культур, его потенциал для прогнозирования урожайности и содержания сахара у сахарной свёклы изучен не полностью.
Исследование, опубликованное в Plant Phenomics 11 июня 2024 года, было направлено на разработку высокопроизводительного метода с использованием БПЛА для точного прогнозирования массы корня и содержания сахара у сахарной свёклы.
В работе применялось высокопроизводительное фенотипирование с БПЛА для оценки урожайности и роста листвы на селекционных полях сахарной свёклы в течение трёх сезонов. Мониторинг и анализ площади покрытия пологом (CC) и высоты полога (CH) выявили различные модели роста в зависимости от условий года.
Данные с БПЛА, собранные каждые 30 дней, позволили получить детальные кривые роста. Логистические модели хорошо описывали данные по CC, а модели Гомпертца — данные по CH. Интегралы этих моделей использовались для генетического анализа, который выявил значимые общую и специфическую комбинационные способности (GCA и SCA) для массы корня, содержания сахара, CCint120 и CHint120. Это указывает на наличие как аддитивного, так и неаддитивного действия генов.
Множественный регрессионный анализ позволил прогнозировать массу корня и содержание сахара на основе данных CC и CH, достигнув высоких коэффициентов детерминации (R2 = 0,89 для массы корня и 0,83 для содержания сахара).
По словам ведущего исследователя Кадзунори Тагути: «Наше простое, но надёжное решение демонстрирует, как современные инструменты дистанционного зондирования и базовые методы анализа могут быть применены на небольших селекционных полях для целей отбора».
В целом, эта работа демонстрирует потенциал фенотипирования с БПЛА для эффективного прогнозирования урожайности и помощи в генетическом анализе сахарной свёклы за счёт предоставления значимых данных о динамике роста. В будущем этот метод может быть распространён на другие культуры.