Генетичне поліпшення пшениці потребує вдосконалення та застосування більш ефективних методів фенотипування та оцінки генетичної переваги селекційних ліній. Мета. Оцінити можливість використання спектральних вегетаційних індексів з включенням визначених генотипових цінностей, порівняти генетичний приріст урожайності зерна та інших ознак, відібрати кращі генотипи пшениці з використанням багатоознакового індексу та багатовимірних статистичних методів. Методи: польовий, визначення вегетаційних індексів за допомогою БПЛА, методи множинної регресії, AMMI, GGE-біплот та REML/BLUP. Селекційні індекси розраховували за сукупністю ознак. Результати. 12 сортів і ліній пшениці м’якої озимої оцінено за врожайністю зерна, індексом NDVI та іншими ознаками. З використаням GGE-біплоту та AMMI аналізу проведено комплексну оцінку генотипів за продуктивністю та стабільністю. За допомогою REML/BLUP-аналізу визначено генетичні параметри та генотипові значення для ряду досліджених ознак. На основі отриманих даних розраховано селекційні індекси за сукупністю ознак. Встановлено можливість використання спектральних вегетаційних індексів, отриманих з БПЛА, у селекційному процесі. Більш точна ідентифікація генотипів за комплексом ознак забезпечується поєднаним застосуванням багатовимірних статистичних методів, селекційних індексів і показників NDVI. Метод REML/BLUP у поєднанні з багатовимірними методами AMMI та GGE-біплот з графічним виділенням генотипів за індексом Z дозволяє визначити перспективні за комплексом ознак. Виділено лінії ЛЮТ 55198, ЛЮТ 37519, ЛЮТ 60049, ЛЮТ 6010 і сорти МІП Лада, МІП Дніпрянка для подальшого використання в програмах селекції. Перспективою подальших досліджень є підвищення точності оцінки і добору потенційно високоврожайних і стабільних ліній пшениці за допомогою дистанційного
Triticum aestivum L., генотип, індекс NDVI, GGE-біплот, аналіз REML/BLUP, генетичний приріст, селекційний індекс
[1] Ray, D.K., Mueller, N.D., West, P.C., & Foley, J.A. (2013). Yield trends are insufficient to double global crop production by 2050. PLoS ONE, 8(6), article number e66428. doi: 10.1371/journal.pone.0066428.
[2] Chawade, A., Van Ham, J., Blomquist, H., Bagge, O., Alexandersson, E., & Ortiz, R. (2019). High-throughput field-phenotyping tools for plant breeding and precision agriculture. Agronomy, 10(5), article number 258. doi: 10.3390/agronomy9050258.
[3] Bendig, J., Yu, K., Aasen, H., Bolten, A., Bennertz, S., Broscheit, J., Gnyp, M.L., & Bareth, G. (2015). Combining UAV-based plant height from crop surface models, visible, and near infrared vegetation indices for biomass monitoring in barley. International Journal Of Applied Earth Observation And Geoinformation, 39, 79-87. doi: 10.1016/j.jag.2015.02.012.
[4] Chapman, S.C., Merz, T., Chan, A., Jackway, P., Hrabar, S., Dreccer, M.F., Holland, E., Zheng, B., Ling, T.J., & Jimenez-Berni, J. (2014). Pheno-copter: A low-altitude, autonomous remote-sensing robotic helicopter for high-throughput field-based phenotyping. Agronomy, 4(2), 279-301. doi: 10.3390/agronomy4020279.
[5] Haghighattalab, A., González Pérez, L., Mondal, S., Singh, D., Schinstock, D., Rutkoski, J., Ortiz-Monasterio, I., Singh, R.P., Goodin, D., & Poland, J. (2016). Application of unmanned aerial systems for high throughput phenotyping of large wheat breeding nurseries. Plant Methods, 12(1), article number 35. doi: 10.1186/s13007-016-0134-6.
[6] Zhang, J., Virk, S., Porter, W., Kenworthy, K., Sullivan, D., & Schwartz, B. (2019). Applications of unmanned aerial vehicle based imagery in turfgrass field trials. Frontiers In Plant Science, 10, article number 279. doi: 10.3389/fpls.2019.00279.
[7] Lee, C.-J., Yang, M.-D., Tseng, H.-H., Hsu, Y.-C., Sung, Y., & Chen, W.-L. (2023). Single-plant broccoli growth monitoring using deep learning with UAV imagery. Computers And Electronics In Agriculture, 207, article number 107739. doi: 10.1016/j.compag.2023.107739.
[8] Potgieter, A.B., George-Jaeggli, B., Chapman, S.C., Laws, K., Cadavid, L.A.S., Wixted, J., Watson, J., Eldridge, M., Jordan, D.R., & Hammer, G.L. (2017). Multi-spectral imaging from an unmanned aerial vehicle enables the assessment of seasonal leaf area dynamics of sorghum breeding lines. Frontiers In Plant Science, 8, article number 1532. doi: 10.3389/fpls.2017.01532.
[9] Guillen-Climent, M.L., Zarco-Tejada, P.J., Berni, J.A.J., North, P.R.J., & Villalobos, F.J. (2012). Mapping radiation interception in row-structured orchards using 3D simulation and high-resolution airborne imagery acquired from a UAV. Precision Agriculture, 13(4), 473-500. doi: 10.1007/s11119-012-9263-8.
[10] Cabrera-Bosquet, L., Molero, G., Stellacci, A., Bort, J., Nogués, S., & Araus, J. (2011). NDVI as a potential tool for predicting biomass, plant nitrogen content and growth in wheat genotypes subjected to different water and nitrogen conditions. Cereal Research Communications, 39(1), 147-159. doi: 10.1556/CRC.39.2011.1.15.
[11] Acorsi, M.G., Abati Miranda, F.D.D., Martello, M., Smaniotto, D.A., & Sartor, L.R. (2019). Estimating biomass of black oat using UAV-based RGB imaging. Agronomy, 9(7), article number 344. doi: 10.3390/agronomy9070344
[12] Hassan, M.A., Yang, M., Rasheed, A., Yang, G., Reynolds, M., Xia, X., Xiao, Y., & He, Z. (2019). A rapid monitoring of NDVI across the wheat growth cycle for grain yield prediction using a multi-spectral UAV platform. Plant Science, 282, 95-103. doi: 10.1016/j.plantsci.2018.10.022
[13] Su, J., Liu, C., Coombes, M., Hu, X., Wang, C., Xu, X., Li, Q., Guo, L., & Chen, W.H. (2018). Wheat yellow rust monitoring by learning from multispectral UAV aerial imagery. Computers And Electronics In Agriculture, 155, 157-166. doi: 10.1016/j.compag.2018.10.017
[14] Rutkoski, J., Poland, J., Mondal, S., Autrique, E., Pérez, L.G., Crossa, J., Reynolds, M., & Singh, R. (2016). Canopy temperature and vegetation indices from high-throughput phenotyping improve accuracy of pedigree and genomic selection for grain yield in wheat. G3: Genes, Genomes, Genetics, 6(9), 2799-2808. doi: 10.1534/g3.116.032888
[15] Hoffmeister, D., Waldhoff, G., Korres, W., Curdt, C., & Bareth, G. (2016). Crop height variability detection in a single field by multi-temporal terrestrial laser scanning. Precision Agriculture, 17, 296-312. doi: 10.1007/s11119-015-9420-y
[16] Du, M., & Noguchi, N. (2017). Monitoring of wheat growth status and mapping of wheat yield’s within-field spatial variations using color images acquired from UAV-camera system. Remote Sensing, 9(3), article number 289. doi: 10.3390/rs9030289
[17] Olanrewaju, S., Rajan, N., Ibrahim, A.M.H., Rudd, J.C., Liu, S., Sui, R., Jessup, K.E., & Xue, Q. (2019). Using aerial imagery and digital photography to monitor growth and yield in winter wheat. International Journal Of Remote Sensing, 40(18), 6905-6929. doi: 10.1080/01431161.2019.1597303
[18] Yang, C., & Everitt, J.H. (2002). Relationships between yield monitor data and airborne multidate multispectral digital imagery for grain sorghum. Precision Agriculture, 3, 373-388. doi: 10.1023/A:1021544906167
[19] Duan, B., Fang, S., Zhu, R., Wu, X., Wang, S., Gong, Y., & Peng, Y. (2019). Remote estimation of rice yield with unmanned aerial vehicle (UAV) data and spectral mixture analysis. Frontiers In Plant Science, 10, article number 204. doi: 10.3389/fpls.2019.00204
[20] Wang, F., Wang, F., Zhang, Y., Hu, J., Huang, J., & Xie, J. (2019). Rice yield estimation using parcel-level relative spectral variables from UAV-based hyperspectral imagery. Frontiers In Plant Science, 10, article number 453. doi: 10.3389/fpls.2019.00453.
[21] Sun, J., Poland, J.A., Mondal, S., Crossa, J., Juliana, P., Singh, R.P., Rutkoski, J.E., Jannink, J.L., Crespo-Herrera, L., Velu, G., Huerta-Espino, J., & Sorrells, M.E. (2019). High-throughput phenotyping platforms enhance genomic selection for wheat grain yield across populations and cycles in early stage. Theoretical And Applied Genetics, 132(6), 1705-1720. doi: 10.1007/s00122-019-03309-0.
[22] Dospekhov, B.A. (1985). Methodology of field experiments (with the basics of statistical processing of research results). Moscow: Agropromizdat.
[23] Volkodav, V. (Ed.). (2003). Methods of examination and state variety testing grains, cereals and legumes. right protection for plant varieties. Kyiv: Alefa.
[24] Rouse, J.W., Haas, R.H., Schell, J.A., Deering, D.W., & Harlan, J.C. (1973). Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS. Third Earth Resources Technology Satellite (ERTS) Symposium, 1, 309-317.
[25] Zobel, R.W., Wright, M.J., & Gauch, H.G. (1988). Statistical analysis of a yield trial. Agronomy Journal, 80(3), 388-393.
[26] Gauch, H.G. (2013). A simple protocol for AMMI analysis of yield trials. Crop Science, 53(5), 1860-1869. doi: 10.2135/cropsci2013.04.0241.
[27] Yan, W., Hunt, L.A., Sheng, Q., & Szlavnics, Z. (2000). Cultivar evaluation and mega-environment investigation based on the GGE biplot. Crop Science, 40(3), 597-605.
[28] Pacheco, A., Vargas, M., Alvarado, G., Rodríguez, F., López, M., Crossa, J., & Burgueño, J. (2016). GEA-R (Genotype x Environment Analysis with R for Windows.) Version 4.1. Retrieved from http://hdl.handle.net/11529/10203
[29] Alvarado, G., López, M., Vargas, M., Pacheco, A., Pacheco, A., Burgueño, J., & Crossa, J. (2016). META-R (Multi Environment Trial Analysis with R for Windows.) Version 6.0. Retrieved from http://hdl.handle.net/11529/10201
[30] Mulamba, N.N., & Mock, J.J. (1978). Improvement of yield potential of the Eto Blanco maize (Zea mays L.) population by breeding for plant traits. Egyptian Journal Of Genetics And Cytology, 7, 40-51.
[31] Wricke, G., & Weber, W.E. (1986). Quantitative Genetics And Selection In Plant Breeding (1st ed.). New York: Walter de Gruyter.