UAV-based Multispectral Imaging for High-throughput Phenotyping of Dry Bean Breeding Trials
Notice bibliographique
Résumé
Dry bean (Phaseolus vulgaris L.) is the third largest pulse crop grown in Canada. Due to climate change and extreme weather, dry bean varieties are subjected to abiotic and biotic stresses, which affect yield stability and seed quality. Development of resilient cultivars is the most effective strategy to ensure productivity and environmental sustainability of dry bean crop. In this project, key phenotypic traits will be extracted for genetic improvement and development of elite cultivars with early maturity and high yield. Traditional phenotyping approaches are rigorous, time-consuming, and subject to human errors. Unmanned aerial vehicle (UAV)-based high-throughput phenotyping (HTP) has been changing the way of doing large-scale phenotyping in plant breeding. The use of aerial imaging systems offers a potential solution to provide an intensive tool for complex traits assessment to evaluate a large number of dry bean genotypes. By this, HTP technique will be optimized to improve selection efficiency of agronomic, physiological and disease resistance traits. In this study, two dry bean field trials, Advanced Yield Trial (AYT) consisting of F7 generation [yellow bean (5 entries), Pinto bean (20 entries)], and Performance Yield Trial (PeYT) of F8-F10 generation (49 entries) were grown in a randomized-block design at the Fairfield Research Farm at AAFC Lethbridge, AB. Both field trials were imaged at the specific developmental stages (vegetative, flowering, maturity) using UAV mounted RGB and multispectral sensors. The acquired imagery have been processed to accurately overlay images from different dates (time-series data comparison). We analyzed three-time point RGB and multispectral images to identify valuable traits such as canopy height, crop lodging, physiological maturity and accumulation of crop biomass over time. With the preliminary results, we found the utilization of UAV-based HTP has significant advantage in non-destructive measurements of canopy-level functional traits. Assessment of these traits at same climatic region can be used to identify crop characteristics that are important for screening of high-quality dry bean experimental lines and cultivars in field conditions. In the long term, it will provide a consistent and reliable information system to rapidly screen thousands of breeding populations individually that need to be genotyped for morphological and physiological functional traits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».