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

• Autor(a) principal: Cursi, Danilo Eduardo
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11136/tde-15022021-145150/
• topic: Envirotyping; Saccharum officinarum L.; Saccharum officinarum L.; Envirotyping; Genética quantitativa; Geoestatística; Geostatistics; Proximal sensing; Quantitative genetics; Sensoriamento proximal; Spatial variability; Variabilidade espacial

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.