Geotecnologias aplicadas em experimentação agronômica: ênfase em cana-de-açúcar

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Cursi, Danilo Eduardo
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Envirotyping; Saccharum officinarum L.; Genética quantitativa; Geoestatística; Geostatistics; Proximal sensing; Quantitative genetics; Sensoriamento proximal; Spatial variability; Variabilidade espacial
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11136/tde-15022021-145150/

Tecnologias que permitem remover fontes de variação sistemática do resíduo apresentam grande potencial de aplicação em experimentação agronômica. Assim, este trabalho teve como objetivo avaliar de forma comparativa diferentes métodos e geotecnologias para ajuste da dependência espacial em experimentos de fase inicial do melhoramento genético da cana-de-açúcar. Para tanto, considerou- se dois experimentos localizados em regiões com diferentes classificações de solos. Buscando investigar uma possível estrutura de variabilidade espacial, ambas as áreas foram previamente georreferenciadas e as amostragens de solo realizadas em alta densidade, majoritariamente, em grade regular para análise dos elementos físicos e químicos. Uma cultura de rotação (Crotalaria juncea L.), antecedendo à implantação do experimento de fase inicial do melhoramento, foi considerada para o mapeamento, a priori, da variabilidade espacial da Área experimental 1 (experimento de uniformidade). Para isso, calculou-se o NDVI considerando os valores obtidos do comportamento espectral da cultura de rotação através da aquisição de imagens RGB e NIR a partir de uma aeronave remotamente pilotada - RPA. Para o mapeamento, a posteriori, realizaram-se leituras de condutividade elétrica aparente do solo (CEa), ambas as áreas experimentais, utilizando o sensor EM38-MK2®, que tem como princípio, a Indução Eletromagnética (IEM). Ademais, optou-se pela redução da dimensionalidade dos dados físicos e químicos do solo por meio da metodologia de análise de componentes principais (PCA). Com base nos coeficientes extraídos dos semivariogramas, obtidos pelo pacote estatístico geoR versão 1.8-1, determinou-se o índice de dependência espacial para cada PCA. Devido à alta densidade de pontos amostrados, utilizou-se o interpolador estatístico Inverso do Quadrado da Distância IDW. Obtidos os mapas temáticos provenientes das informações do PCA e dos diferentes sensores proximais, determinou-se a posição e a localização exata de cada parcela experimental. Para cada experimento, dados de TCH foram obtidos e analisados por meio de diferentes modelos lineares mistos, i.e., modelo independente (ID) e autorregressivo separável de primeira ordem (AR1 x AR1). Para ambos os modelos, utilizou-se a metodologia de seleção \"forward\" para incorporação das informações do PCA e dos diferentes sensores proximais. O uso do PCA, a partir de dados de amostragem de solo em alta densidade, permitiu capitalizar parte da variabilidade total dos dados para a Área experimental 1 e mostrou-se como um eficiente índice a ser incorporado como covariável no modelo genético-estatístico, possibilitando redução do erro experimental (CVe). O uso do comportamento espectral da cultura de rotação permitiu a identificação, a priori, de diferentes classes de variabilidade na Área experimental 1. Porém, não foi capaz de remover as variações ambientais não controladas pelo delineamento experimental. Informações de CEa mostraram-se capazes de incrementar a acurácia seletiva (ACs) dos clones em experimentação quando incorporadas nos diferentes modelos genéticos-estatísticos, com destaque para o modelo AR1 x AR1. Portanto, este tipo de geotecnologia pode ser amplamente empregado em experimentação agronômica e nas diversas áreas de estudos dentro do melhoramento genético de plantas, e.g., fases de experimentação, seleção genômica e estudos de interação genótipo x ambiente.