Fenotipagem de alto rendimento e caracterização agronômica de genótipos de soja em ensaio preliminar de desempenho
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Data
Autores
Orientador
Unêda-Trevisoli, Sandra Helena 
Coorientador
Souza, Jardel da Silva
Pós-graduação
Curso de graduação
Jaboticabal - FCAV - Engenharia Agronômica
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Direito de acesso
Acesso restrito
Resumo
Resumo (português)
A soja é a principal oleaginosa cultivada do mundo, onde o Brasil lidera a produção global em razão de vários fatores, dentre estes, da evolução dos cultivares melhorados. Nesse cenário, o Programa de Melhoramento Genético da Soja da UNESP/FCAV Jaboticabal tem buscado identificar genótipos superiores capazes de atender às demandas de sistemas produtivos diversificados, como a rotação com a cana-de-açúcar. Assim, o objetivo da presente proposta consistiu em realizar a caracterização fenotípica de genótipos elite de soja, por meio de caracteres agronômicos e por ferramentas de fenotipagem de alto rendimento. No ano agrícola 2024/2025, foi conduzido um ensaio preliminar de rendimento com 50 genótipos de soja, no delineamento de blocos casualizados, com três repetições. Foram avaliados caracteres agronômicos e fenotípicos, além de atributos extraídos por fenotipagem de alto rendimento por meio da análise de imagens digitais, as quais foram capturadas no estádio R7 com câmera RGB e fundo preto padronizado. As imagens foram processadas em Python, segmentadas para identificar áreas verdes e amarelas e gerar índices de senescência usados no modelo preditivo Random Forest. Tais imagens permitiram quantificar de forma não destrutiva a intensidade da coloração amarela e verde entre os estádios R7 e R8 com o intuito, de prever o tempo em dias entre esses dois períodos. A fenotipagem de alto rendimento apresentou elevada acurácia preditiva, com coeficiente de determinação e correlação elevados (R² = 77,87%; r = 0,90) e erro absoluto médio (MAE = 1,31 dias), evidenciando seu potencial. Para os caracteres agronômicos, a análise de variância revelou significância entre os genótipos, para todos os caracteres, indicando variabilidade genética entre os mesmos. As estimativas de herdabilidade foram elevadas para o número de dias para maturidade (90,34%) e altura de planta na maturidade (90,73%), indicando boas condições de seleção. Destacaram-se os genótipos 42, 41 e 48, com produtividades superiores (3923,8; 3764,9; 3741,7 kg/ha, respectivamente) e ciclos de 119 a 121 dias, confirmando sua adaptação para sistemas de rotação com cana-de-açúcar. Esses resultados indicam que a integração entre análises clássicas e ferramentas modernas de predição, como a fenotipagem de alto rendimento, amplia a confiabilidade e a eficiência do processo seletivo, contribuindo para o avanço sustentável do melhoramento genético da soja.
Resumo (inglês)
Soybean is the most widely cultivated oilseed crop in the world, with Brazil leading global production due to several factors, including the development of improved cultivars. In this context, the Soybean Breeding Program at UNESP/FCAV Jaboticabal has sought to identify superior genotypes capable of meeting the demands of diversified production systems, such as rotation with sugarcane. Thus, the objective of this study was to perform the phenotypic characterization of elite soybean genotypes through agronomic traits and high-throughput phenotyping tools. In the 2024/2025 growing season, a preliminary yield trial was conducted with 50 soybean genotypes in a randomized block design with three replications. Agronomic and phenotypic traits were evaluated, in addition to attributes extracted through high-throughput phenotyping based on digital image analysis, which were captured at the R7 stage using an RGB camera and a standardized black background. The images were processed in Python, segmented to identify green and yellow areas, and used to generate senescence indices applied in the Random Forest predictive model. These images enabled the non-destructive quantification of yellow and green coloration intensity between the R7 and R8 stages, with the aim of predicting the number of days between these two periods. High-throughput phenotyping showed high predictive accuracy, with a high coefficient of determination and correlation (R² = 77.87%; r = 0.90) and a low mean absolute error (MAE = 1.31 days), demonstrating its potential. For the agronomic traits, the analysis of variance revealed significant differences among genotypes for all variables, indicating genetic variability. Heritability estimates were high for days to maturity (90.34%) and plant height at maturity (90.73%), indicating favorable conditions for selection. Genotypes 42, 41 and 48 stood out with superior yields (3923.8; 3764.9; 3741.7 kg/ha, respectively) and crop cycles of 119 to 121 days, confirming their suitability for rotation systems with sugarcane. These results indicate that the integration of classical analyses and modern predictive tools, such as high-throughput phenotyping, enhances the reliability and efficiency of the selection process, contributing to the sustainable advancement of soybean breeding
Descrição
Palavras-chave
Soja, Plantas Melhoramento genêtico, Sensoriamento remoto, Análise de Imagem
Idioma
Português
Citação
Alves, E. de M. R. Fenotipagem de alto rendimento e caracterização agronômica de genótipos de soja em ensaio preliminar de desempenho. 2025. 49 f. Trabalho de conclusão de curso (Graduação em Engenharia Agronômica) - Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias, Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho, Jaboticabal, 2025.
