Imagerie multispectrale par drone pour le phénotypage à haut débit d'essais de sélection de haricots secs

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K.D. Singh, P. Balasubramanian, M. Natarajan, H. Wang and P. Ravichandran, “Imagerie multispectrale par drone pour le phénotypage à haut débit d'essais de sélection de haricots secs”, Conférence annuelle du NAPPN, West Lafayette, Indiana, États-Unis, février 2024 (hybride); https://doi.org/10.22541/essoar.170110651.16979152/v1

Résumé en langage clair

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Résumé

Le haricot sec (Phaseolus vulgaris L.) est la troisième légumineuse cultivée au Canada. En raison du changement climatique et des conditions météorologiques extrêmes, les variétés de haricots secs sont soumises à des stress abiotiques et biotiques qui affectent la stabilité du rendement et la qualité des semences. Le développement de cultivars résistants est la stratégie la plus efficace pour assurer la productivité et la durabilité environnementale de la culture du haricot sec. Dans ce projet, des traits phénotypiques clés seront extraits pour l'amélioration génétique et le développement de cultivars élites à maturité précoce et à haut rendement. Les méthodes traditionnelles de phénotypage sont rigoureuses, longues et sujettes aux erreurs humaines. Le phénotypage à haut débit (HTP) basé sur les drones a changé la façon de procéder au phénotypage à grande échelle dans la sélection des plantes. L'utilisation de systèmes d'imagerie aérienne offre une solution potentielle pour fournir un outil intensif pour l'évaluation de caractères complexes afin d'évaluer un grand nombre de génotypes de haricots secs. La technique HTP sera ainsi optimisée pour améliorer l'efficacité de la sélection des caractères agronomiques, physiologiques et de résistance aux maladies. Dans cette étude, deux essais au champ de haricots secs, l'essai de rendement avancé (AYT) composé de la génération F7 [haricot jaune (5 entrées), haricot Pinto (20 entrées)], et l'essai de rendement de performance (PeYT) de la génération F8-F10 (49 entrées) ont été cultivés selon un plan en blocs aléatoires à la ferme de recherche Fairfield d'AAC Lethbridge, en Alberta. Les deux essais en plein champ ont été imagés aux stades de développement spécifiques (végétatif, floraison, maturité) à l'aide de capteurs RVB et multispectraux montés sur un drone. Les images acquises ont été traitées pour superposer avec précision des images prises à des dates différentes (comparaison de séries temporelles). Nous avons analysé des images RVB et multispectrales en trois points afin d'identifier des caractéristiques importantes telles que la hauteur de la canopée, la verse des cultures, la maturité physiologique et l'accumulation de la biomasse des cultures au fil du temps. Les résultats préliminaires montrent que l'utilisation de la technologie HTP basée sur les drones présente un avantage significatif pour les mesures non destructives des caractéristiques fonctionnelles au niveau de la canopée. L'évaluation de ces traits dans la même région climatique peut être utilisée pour identifier les caractéristiques des cultures qui sont importantes pour le criblage de lignées expérimentales et de cultivars de haricots secs de haute qualité dans des conditions de terrain. À long terme, elle fournira un système d'information cohérent et fiable pour cribler rapidement et individuellement des milliers de populations de sélection qui doivent être génotypées pour les caractères fonctionnels morphologiques et physiologiques.