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High-throughput phenotyping by RGB and multispectral imaging analysis of genotypes in sweet corn

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Em: Horticultura Brasileira (Brazil) v. 40(1) p. 92-98; (2022)Sumário: ABSTRACT: Sweet corn (Zea mays subsp. saccharata) is mainly intended for industrial processing. Optimizing time and costs during plant breeding is fundamental. An alternative is the use of high-throughput phenotyping (HTP) indirect associated with agronomic traits and chlorophyll contents. This study aimed to (i) verify whether HTP by digital images is useful for screening sweet corn genotypes and (ii) investigate the correlations between the traits evaluated by conventional methods and those obtained from images. Ten traits were evaluated in seven S3 populations of sweet corn and in two commercial hybrids, three traits by classical phenotyping and the others by HTP based on RGB (red, green, blue) and multispectral imaging analysis. The data were submitted to the analyses of variance and Scott-Knott test. In addition, a phenotypic correlation graph was plotted. The hybrids were more productive than the S3 populations, showing an efficient evaluation. The traits extracted using HTP and classical phenotyping showed a high degree of association. HTP was efficient in identifying sweet corn genotypes with higher and lower yield. The vegetative canopy area (VCA), normalized difference vegetation index (NDVI), and visible atmospherically resistant index (VARI) indices were strongly associated with grain yield. Keywords: Zea mays, phenotypic data, infrared, plant breedingSumário: RESUMO: O milho doce (Zea mays subsp. saccharata) destina-se principalmente ao processamento industrial. Otimizar tempo e custos durante o melhoramento de plantas é fundamental. Uma alternativa é o uso de fenotipagem de alto rendimento (HTP) indiretamente associada a caracteres agronômicos e teores de clorofila. Este trabalho teve como objetivo (i) verificar se a HTP por imagens digitais é útil para a seleção de genótipos de milho doce e (ii) investigar as correlações entre as características avaliadas por métodos convencionais e obtidas por imagens. Dez características foram avaliadas em sete populações S3 de milho doce e em dois híbridos comerciais, três características por fenotipagem clássica e as demais por HTP baseado em análises de imagens RGB (red, green, blue) e imagem multiespectral. Os dados foram submetidos à análise de variância e teste de Scott-Knott. Em adição, foi obtido um gráfico de correlação fenotípica. Os híbridos foram mais produtivos que as populações S3, demonstrando uma avaliação eficiente. As características extraídas por HTP e pela fenotipagem clássica apresentaram alto grau de associação. A HTP foi eficiente na identificação de genótipos de milho doce com maior e menor produtividade. Os índices VCA (vegetative canopy area), NDVI (normalized difference vegetation index) e VARI (visible atmospherically resistant index) estiveram fortemente associados à produtividade de grãos. Palavras-chave: Zea mays, dados fenotípicos, infravermelho, melhoramento de plantas.

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Periódicos	Biblioteca Nacional de Agricultura - Binagri	Periódicos agrícolas		2022 v. 40(1)	Texto integral (PDF)	Consulta local		2025-5879

Publicação online; 30 ref.; 4 illus.; Summaries (En, Pt)

ABSTRACT: Sweet corn (Zea mays subsp. saccharata) is mainly intended for industrial processing. Optimizing time and costs during plant breeding is fundamental. An alternative is the use of high-throughput phenotyping (HTP) indirect associated with agronomic traits and chlorophyll contents. This study aimed to (i) verify whether HTP by digital images is useful for screening sweet corn genotypes and (ii) investigate the correlations between the traits evaluated by conventional methods and those obtained from images. Ten traits were evaluated in seven S3 populations of sweet corn and in two commercial hybrids, three traits by classical phenotyping and the others by HTP based on RGB (red, green, blue) and multispectral imaging analysis. The data were submitted to the analyses of variance and Scott-Knott test. In addition, a phenotypic correlation graph was plotted. The hybrids were more productive than the S3 populations, showing an efficient evaluation. The traits extracted using HTP and classical phenotyping showed a high degree of association. HTP was efficient in identifying sweet corn genotypes with higher and lower yield. The vegetative canopy area (VCA), normalized difference vegetation index (NDVI), and visible atmospherically resistant index (VARI) indices were strongly associated with grain yield.

Keywords: Zea mays, phenotypic data, infrared, plant breeding

RESUMO: O milho doce (Zea mays subsp. saccharata) destina-se principalmente ao processamento industrial. Otimizar tempo e custos durante o melhoramento de plantas é fundamental. Uma alternativa é o uso de fenotipagem de alto rendimento (HTP) indiretamente associada a caracteres agronômicos e teores de clorofila. Este trabalho teve como objetivo (i) verificar se a HTP por imagens digitais é útil para a seleção de genótipos de milho doce e (ii) investigar as correlações entre as características avaliadas por métodos convencionais e obtidas por imagens. Dez características foram avaliadas em sete populações S3 de milho doce e em dois híbridos comerciais, três características por fenotipagem clássica e as demais por HTP baseado em análises de imagens RGB (red, green, blue) e imagem multiespectral. Os dados foram submetidos à análise de variância e teste de Scott-Knott. Em adição, foi obtido um gráfico de correlação fenotípica. Os híbridos foram mais produtivos que as populações S3, demonstrando uma avaliação eficiente. As características extraídas por HTP e pela fenotipagem clássica apresentaram alto grau de associação. A HTP foi eficiente na identificação de genótipos de milho doce com maior e menor produtividade. Os índices VCA (vegetative canopy area), NDVI (normalized difference vegetation index) e VARI (visible atmospherically resistant index) estiveram fortemente associados à produtividade de grãos.

Palavras-chave: Zea mays, dados fenotípicos, infravermelho, melhoramento de plantas.

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