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Índice de vegetação por diferença normalizada e caracteres agronômicos em genótipos de milho / Normalized difference vegetation index and agronomic characters in maize genotypes

Samecima Junior, Elcio Hissagy 27 February 2018 (has links)
Submitted by Elcio Hissagy Samecima Júnior (elciosamecimajr@hotmail.com) on 2018-04-16T17:43:05Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Elcio_Hissagy_Samecima_Junior.pdf: 1068541 bytes, checksum: 75dddd77d07a71a9442232dc1cc0fcde (MD5) / Approved for entry into archive by Alexandra Maria Donadon Lusser Segali null (alexmar@fcav.unesp.br) on 2018-04-16T18:28:37Z (GMT) No. of bitstreams: 1 samecimajunior_eh_me_jabo.pdf: 1068541 bytes, checksum: 75dddd77d07a71a9442232dc1cc0fcde (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-16T18:28:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 samecimajunior_eh_me_jabo.pdf: 1068541 bytes, checksum: 75dddd77d07a71a9442232dc1cc0fcde (MD5) Previous issue date: 2018-02-27 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / RESUMO – O melhoramento vegetal, além de buscar as características de interesse, busca também otimizar o processo. Sendo assim, quando há correlação entre as características de interesse e uma de fácil avaliação, abre-se a vertente para a seleção indireta. A utilização de sensores na agricultura possibilita a avaliação sem contato físico, podendo ser uma nova ferramenta na seleção indireta, visando otimizar tempo, mão de obra, custo e o processo. Objetivou-se estudar a relação entre o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) e os caracteres agronômicos, na seleção indireta em milho e selecionar os genótipos superiores utilizando técnicas multivariadas. O experimento foi conduzido na segunda safra de 2016, sendo realizadas as medições de NDVI via sensor ativo terrestre, a cada 15 dias após a emergência das plântulas e as avaliações agronômicas de campo considerando os caracteres: altura de planta, altura da espiga principal, acamamento, quebramento, estande e produtividade. O conjunto de variáveis obtidas foram submetidas as análises multivariadas de fatores e de componentes principais. A análise de fatores detectou, no primeiro fator, correspondências positivas entre as variáveis, altura de planta, altura de espiga e produtividade, no segundo fator NDVI-80, NDVI-95 e acamamento mais quebramento e no terceiro fator NDVI-15 e estande. Os gráficos biplots gerados pelos componentes principais, juntamente com análise de ganho de seleção permitiram identificar o genótipo 3 como o mais promissor, por apresentar baixo acamamento mais quebramento, baixo valor de NDVI-80 e NDVI-95 e alta produtividade em relação a este experimento. A partir de todos os resultados concluise que é possível usar o NDVI, via sensor ativo terrestre, como técnica promissora na seleção indireta, para acamamento, quebramento e predição do estande em milho. / ABSTRACT - The plant breeding look beyond the characteristics of interest, look to optimize process, so when there is a correlation between the characteristics of interest and one of easy evaluation, a strand is opened for indirect selection. The use of sensors in agriculture makes possible to evaluate without physical contact and it can be a new tool in the indirect selection, aiming to optimize time, work, cost and optimize process. The objective of this study was to analyse the relationship between Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and agronomic traits, in the indirect selection and to select superior genotypes of maize by multivariate analyse. The experiment was conducted in the second crop of 2016, and NDVI was measurements by an active sensor every 15 day after seedling and field agronomic traits were evaluated considering the following characteristics: plant height, ear height, stalk lodging, stalk breakage, stand and yield. With these data were processed the factor analyzes, principal component and gain selection. The factor analysis detected positive correspondences between the variables, plant height, ear height and yield with factor 1; NDVI-80, NDVI-95 and stalk lodging plus stalk breakage with factor 2; NDVI- 15 and stand with factor 3. The graphics biplots generated by the principal components with gain selection analyze allowed to identify the best genotype, where we could identify the genotype 3 as the most promising, because it present lower lodging plus breakage stalk, low value of NDVI-80 and 95, and high yield in relation to this experiment. From all results it is concluded that it is possible to use the NDVI, by active sensor, as a promising technique in the indirect selection, for stalk lodging, breakage and stand in maize.

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