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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA La Estanzuela. |
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Fecha : |
04/05/2022 |
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Actualizado : |
04/05/2022 |
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Tipo de producción científica : |
Software |
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Autor : |
RESTAINO, E.; CASTRO, M.; CUITIÑO, M.J.; NOLLA, F.; CASTRO, B.; CARDOZO, V. |
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Afiliación : |
ERNESTO ANGEL RESTAINO GALUP, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; MARINA CASTRO DERENYI, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; MARIA JOSE CUITIÑO DE VEGA, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; FEDERICO EDUARDO NOLLA LANFRANCONI, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; BEATRIZ YANET CASTRO ALVARADO, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; VALERIA NATALY CARDOZO CHICO, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay. |
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Título : |
CULTIDATOS_UY. Aplicación de análisis y selección de cultivares. [Bases de datos]. |
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Complemento del título : |
Herramienta de análisis y selección de cultivares. |
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Fecha de publicación : |
2019 |
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Fuente / Imprenta : |
La Estanzuela, Colonia, (Uruguay): INIA, 2019. |
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Idioma : |
Español |
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Contenido : |
¿Qué es CultiDatos_uy?.
CultiDatos_uy es una aplicación web desarrollada por INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria del Uruguay), en base a información pública disponible de la Evaluación Nacional de Cultivares (ENC) del Uruguay de INASE (Instituto Nacional de Semillas).
CultiDatos_uy le posibilita acceder a las principales características de un material o comparar materiales para la correcta elección de acuerdo a su situación productiva particular. La información suministrada resume las principales variables de la evaluación de cada material.
Si Usted quiere ampliar o buscar información específica o más detallada sobre un cultivar o sus datos, siempre es recomendable acceder a la información de la Evaluación Nacional de Cultivares disponible en http://www.inia.org.uy/convenio_inase_inia/convenio/convenio.htm
El objetivo de CultiDatos_uy, es facilitar el acceso a la información generada en la ENC de una forma amigable, donde se puede buscar datos específicos de un material conociendo su nombre o empresa representante y/o hacer un análisis comparativo entre materiales. Esperamos que esta aplicación se transforme en la ayuda mas importante de consulta en los momentos de elección de cultivares.
¿Cómo utilizar la aplicación?.
1) Usted dispone sobre la derecha de la pantalla, un menú desde donde podrá acceder a la información de los cultivos de Trigo, Soja y Forrajeras (Raigrás y Alfalfa). Proximamente se irán incorporarán otras especies de importancia.
2) Seleccione la especie de su interés. Será redirigido a una nueva página exclusiva para dicho cultivo.
3) Dentro de la página de inicio de cada especie (figuras que siguen), usted dispondrá de un menú de navegación con botones que le permitirán consultar la información de la especie organizada según las principales necesiddes de información. Hemos indicado en recuadros rojos los botones que conforman el MENU de COMANDO inicial. Noté que las visualizaciones tienen mas de una pantalla, indicado debajo como 1 de 3 por ejemplo, y que Usted podrá recorrer siguiendo el comando de las flechas. Menos¿Qué es CultiDatos_uy?.
CultiDatos_uy es una aplicación web desarrollada por INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria del Uruguay), en base a información pública disponible de la Evaluación Nacional de Cultivares (ENC) del Uruguay de INASE (Instituto Nacional de Semillas).
CultiDatos_uy le posibilita acceder a las principales características de un material o comparar materiales para la correcta elección de acuerdo a su situación productiva particular. La información suministrada resume las principales variables de la evaluación de cada material.
Si Usted quiere ampliar o buscar información específica o más detallada sobre un cultivar o sus datos, siempre es recomendable acceder a la información de la Evaluación Nacional de Cultivares disponible en http://www.inia.org.uy/convenio_inase_inia/convenio/convenio.htm
El objetivo de CultiDatos_uy, es facilitar el acceso a la información generada en la ENC de una forma amigable, donde se puede buscar datos específicos de un material conociendo su nombre o empresa representante y/o hacer un análisis comparativo entre materiales. Esperamos que esta aplicación se transforme en la ayuda mas importante de consulta en los momentos de elección de cultivares.
¿Cómo utilizar la aplicación?.
1) Usted dispone sobre la derecha de la pantalla, un menú desde donde podrá acceder a la información de los cultivos de Trigo, Soja y Forrajeras (Raigrás y Alfalfa). Proximamente se irán incorporarán otras especies de importancia.
2) Selec... Presentar Todo |
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Palabras claves : |
APLICACIÓN WEB; HERRAMIENTA DE ANÁLISIS; MODULO FORRAJERAS; MODULO SOJA; MODULO TRIGO; SELECCIÓN DE CULTIVARES. |
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Asunto categoría : |
-- |
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URL : |
http://www.inia.uy/estaciones-experimentales/direcciones-regionales/inia-la-estanzuela/CULTIDATOSUY---Herramienta-de-analisis-y-seleccion-de-cultivares
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Marc : |
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700 1 $aCARDOZO, V.
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Registro original : |
INIA La Estanzuela (LE) |
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Biblioteca
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Identificación
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Origen
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Tipo / Formato
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Clasificación
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Cutter
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Registro
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Volumen
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Estado
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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA La Estanzuela. |
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Fecha actual : |
30/11/2020 |
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Actualizado : |
05/09/2022 |
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Tipo de producción científica : |
Artículos en Revistas Indexadas Internacionales |
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Circulación / Nivel : |
Internacional - -- |
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Autor : |
WANG, X.; SILVA, P.; BELLO, N.M.; SINGH, D.; EVERS, B.; SINGH, R.P.; POLAND, J. |
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Afiliación : |
XU WANG, Department of Plant Pathology, Kansas State University, Manhattan, KS, United States.; MARIA PAULA SILVA VILLELLA, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay.;Department of Plant Pathology, Kansas State University, Manhattan, KS, United States; Interdepartmental Genetics, Kansas State University, Manhattan, KS, United State; NORA M. BELLO, Department of Statistics, Kansas State University, Manhattan, KS, United States,; DALJIT SINGH, Department of Plant Pathology, Kansas State University, Manhattan, KS, United States.; BYRON EVERS, Department of Plant Pathology, Kansas State University, Manhattan, KS, United States.; RAVI P. SINGH, Global Wheat Program, International Maize and Wheat Improvement Center, Mexico City, Mexico.; JESSE POLAND1, Department of Plant Pathology, Kansas State University, Manhattan, KS, United States. |
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Título : |
Improved accuracy of high-throughput phenotyping from unmanned aerial systems by extracting traits directly from orthorectified images. |
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Fecha de publicación : |
2020 |
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Fuente / Imprenta : |
Frontiers in Plant Science, 21 October 2020, Volume 11, Article number 587093. Open Access. Doi: https://doi.org/10.3389/fpls.2020.587093 |
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DOI : |
10.3389/fpls.2020.587093 |
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Idioma : |
Inglés |
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Notas : |
Article history: Received: 27 July 2020/ Accepted: 30 September 2020/Published: 21 October 2020. |
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Contenido : |
The development of high-throughput genotyping and phenotyping has provided access to many tools to accelerate plant breeding programs. Unmanned Aerial Systems (UAS)-based remote sensing is being broadly implemented for field-based highthroughput phenotyping due to its low cost and the capacity to rapidly cover large breeding populations. The Structure-from-Motion photogrammetry processes aerial
images taken from multiple perspectives over a field to an orthomosaic photo of a complete field experiment, allowing spectral or morphological trait extraction from the canopy surface for each individual field plot. However, some phenotypic information observable in each raw aerial image seems to be lost to the orthomosaic photo,probably due to photogrammetry processes such as pixel merging and blending. To formally assess this, we introduced a set of image processing methods to extract phenotypes from orthorectified raw aerial images and compared them to the negative control of extracting the same traits from processed orthomosaic images. We predict that standard measures of accuracy in terms of the broad-sense heritability of the remote sensing spectral traits will be higher using the orthorectified photos than with the orthomosaic image. Using three case studies, we therefore compared the broadsense heritability of phenotypes in wheat breeding nurseries including, (1) canopy temperature from thermal imaging, (2) canopy normalized difference vegetation index (NDVI), and (3) early-stage ground cover from multispectral imaging. We evaluated heritability estimates of these phenotypes extracted from multiple orthorectified aerial images via four statistical models and compared the results with heritability estimates of these phenotypes extracted from a single orthomosaic image. Our results indicate that extracting traits directly from multiple orthorectified aerial images yielded increased estimates of heritability for all three phenotypes through proper modeling, compared to estimation using traits extracted from the orthomosaic image. In summary, the image processing methods demonstrated in this study have the potential to improve the quality of the plant trait extracted from high-throughput imaging. This, in turn, can enable breeders to utilize phenomics technologies more effectively for improved selection. MenosThe development of high-throughput genotyping and phenotyping has provided access to many tools to accelerate plant breeding programs. Unmanned Aerial Systems (UAS)-based remote sensing is being broadly implemented for field-based highthroughput phenotyping due to its low cost and the capacity to rapidly cover large breeding populations. The Structure-from-Motion photogrammetry processes aerial
images taken from multiple perspectives over a field to an orthomosaic photo of a complete field experiment, allowing spectral or morphological trait extraction from the canopy surface for each individual field plot. However, some phenotypic information observable in each raw aerial image seems to be lost to the orthomosaic photo,probably due to photogrammetry processes such as pixel merging and blending. To formally assess this, we introduced a set of image processing methods to extract phenotypes from orthorectified raw aerial images and compared them to the negative control of extracting the same traits from processed orthomosaic images. We predict that standard measures of accuracy in terms of the broad-sense heritability of the remote sensing spectral traits will be higher using the orthorectified photos than with the orthomosaic image. Using three case studies, we therefore compared the broadsense heritability of phenotypes in wheat breeding nurseries including, (1) canopy temperature from thermal imaging, (2) canopy normalized difference vegetation index (NDVI), and (3) early-s... Presentar Todo |
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Palabras claves : |
CANOPY TEMPERATURE; GROUND COVER; HIGH-THROUGHPUT PHENOTYPING; NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX; UNMANNED AERIAL SYSTEMS; WHEAT. |
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Thesagro : |
TRIGO. |
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Asunto categoría : |
-- |
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URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/16703/1/fpls-11-587093.pdf
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2020.587093/pdf
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Marc : |
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520 $aThe development of high-throughput genotyping and phenotyping has provided access to many tools to accelerate plant breeding programs. Unmanned Aerial Systems (UAS)-based remote sensing is being broadly implemented for field-based highthroughput phenotyping due to its low cost and the capacity to rapidly cover large breeding populations. The Structure-from-Motion photogrammetry processes aerial images taken from multiple perspectives over a field to an orthomosaic photo of a complete field experiment, allowing spectral or morphological trait extraction from the canopy surface for each individual field plot. However, some phenotypic information observable in each raw aerial image seems to be lost to the orthomosaic photo,probably due to photogrammetry processes such as pixel merging and blending. To formally assess this, we introduced a set of image processing methods to extract phenotypes from orthorectified raw aerial images and compared them to the negative control of extracting the same traits from processed orthomosaic images. We predict that standard measures of accuracy in terms of the broad-sense heritability of the remote sensing spectral traits will be higher using the orthorectified photos than with the orthomosaic image. Using three case studies, we therefore compared the broadsense heritability of phenotypes in wheat breeding nurseries including, (1) canopy temperature from thermal imaging, (2) canopy normalized difference vegetation index (NDVI), and (3) early-stage ground cover from multispectral imaging. We evaluated heritability estimates of these phenotypes extracted from multiple orthorectified aerial images via four statistical models and compared the results with heritability estimates of these phenotypes extracted from a single orthomosaic image. Our results indicate that extracting traits directly from multiple orthorectified aerial images yielded increased estimates of heritability for all three phenotypes through proper modeling, compared to estimation using traits extracted from the orthomosaic image. In summary, the image processing methods demonstrated in this study have the potential to improve the quality of the plant trait extracted from high-throughput imaging. This, in turn, can enable breeders to utilize phenomics technologies more effectively for improved selection.
650 $aTRIGO
653 $aCANOPY TEMPERATURE
653 $aGROUND COVER
653 $aHIGH-THROUGHPUT PHENOTYPING
653 $aNORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX
653 $aUNMANNED AERIAL SYSTEMS
653 $aWHEAT
700 1 $aSILVA, P.
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