К вопросу использования индексной оценки NDVI в селекционной практике по озимой пшенице

Автор: Каракотов С.Д., Прянишников А.И., Титов В.Н., Данилов С.Ю., Резвякова С.В., Хверенец С.Е., Деева В.М., Смит И.Н.

Журнал: Вестник аграрной науки @vestnikogau

Рубрика: Сельскохозяйственные науки

Статья в выпуске: 3 (102), 2023 года.

Бесплатный доступ

В статье приводятся результаты методологических исследований о возможности использования индексной оценки NDVI для целей выявления индивидуальных особенностей образцов при формировании продуктивных свойств и последующей их систематизации для целей селекции. Индексную оценку NDVI сортов проводили в конкурсном сортоиспытании и технологических опытах на протяжении всей весенне-летней вегетации сортов озимой пшеницы через каждые 5-10 дней с помощью квадрокоптера Phantom 4 multispectral, с разрешением H/18,9 см/пиксель, где H - высота дрона по отношению к обследуемому участку. В конкурсном сортоиспытании оценке подвергалось 40 сортообразцов. Посев проводился по методике ГСИ, площадь делянок - 10 м2, повторность 4-х кратная. В технологическом опыте изучалось 54 сорта по трем схемам выращивания, которые условно обозначили как традиционная (общепринятая в Орловской области), «высоких урожаев» (с уровнем минерального и листового питания, рассчитанного на урожайность в 100 ц/га) и «оптимальных решений» (вариант с дополнительными к традиционной технологии листовыми обработками). Площадь делянок - 100 м2. Для обработки аэрофотосъемки БПЛА использовали пакет программ DJI TERRA и QGIS. Статистический анализ полученных результатов проводился с помощью пакета программ Статистика. Показано, что на величину отдельных параметров индексной оценки и их сочетания могут иметь влияние генетические системы Vrn/Ppd, которые определяют продолжительность межфазных периодов в развитии растений озимой пшеницы. При систематизации сортов выделено четыре типа с характерным сочетанием критериев индексной оценки. Показано, что сорта с показателями индексной оценки, которые свойственны сортам Орловского биотипа, обладают высоким потенциалом продуктивности, а сорта с более низкими показателями NDVI формируют относительно слабую урожайность. Индексной оценкой NDVI отмечена высокая степень влияния технологий возделывания на реализацию сортами своего потенциала продуктивности и подчеркнута их специфичность при формировании урожайных свойств.

Еще

Озимая пшеница, сорт, молекулярные маркеры, snp типирование, индекс ndvi, урожайность, типизация

Короткий адрес: https://sciup.org/147241056

IDR: 147241056   |   DOI: 10.17238/issn2587-666X.2023.3.7

Список литературы К вопросу использования индексной оценки NDVI в селекционной практике по озимой пшенице

  • Kurbanov R., Zakharova N., Sidorenko V., Vilyunov S. The Use of Vegetation Indices in Comparison to Traditional Methods for Assessing Overwintering of Grain Crops in the Breeding Process. Advances in Artificial Systems for Power Engineering II: Conference proceedings, Москва, 17-19 декабря 2021 года. Москва: Springer Nature Switzerland AG, 2022. 52-64.
  • Прянишников А.И. Научные основы адаптивной селекции в Поволжье. М.: РАН, 2018. 96 с.
  • Применение беспилотных летательных аппаратов для дистанционного мониторинга окружающей среды / Шарафутдинов А.А., Имамутдинов С.А., Мухаметьянова А.Н., и др. // Сетевое издание «нефтегазовое дело». 2018. № 2. С. 99-116.
  • Галицкая А.В., Симонова Е.В. Метод калибровки мультиспектральных снимков беспилотных летательных аппаратов // Международная научно-техническая конференция: Перспективные информационные технологии. Сборник научных трудов. 2018. С. 427-429.
  • Мониторинг показателей фотосинтетической деятельности и его использование для прогнозирования потенциальной урожайности сои / Загоруйко М.Г., Белышкина М.Е., Курбанов Р.К., и др. // Аграрный научный журнал. 2021. № 12. С. 9-12.
  • Применение вегетационных индексов в селекции озимой мягкой пшеницы / Вилюнов С.Д., Зотиков В.И., Сидоренко В.С. и др. // Зернобобовые и крупяные культуры, 2022. №3(43). С. 73-83.
  • Yan Zhao, Bangyou Zheng and oth. Detecting Sorghum Plant and Head Features from Multispectral UAV Imagery. Plant Phenomics. 2021. Vailable at https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8502246/. DOI 10.34133/2021/9874650
  • К использованию алгоритмов маркерной селекции для улучшения сортов озимой пшеницы / Каракотов С.Д., Карлов Г.И., Прянишников А.И. и др. // Вестник аграрной науки. 2022. №3(96). С. 8-17.
  • Тихонов А.А., Акматов Д.Ж. Обзор программ для обработки данных аэрофотосъёмки // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2018. № 12. С. 192-198.
  • Семёнчик А.Г., Жуковская Н.В. Автоматизация вычислений вегетационных индексов в среде QGIS // ГИС-технологии в науках о Земле: материалы респ. науч.-практ. семинара студентов и молодых ученых. Минск: БГУ, 2018. С. 40-46.
  • Чуманова Е.В., Ефремова Т.Т., Кручинина Ю.В. Влияние различных доминантных аллелей локусов VRN и их комбинаций на продолжительность фаз развития и продуктивность у линий мягкой пшеницы // Генетика, 2020. T. 56. № 7. С. 805-818.
Еще
Статья научная