کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4972900 | 1451249 | 2017 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Estimating rice yield related traits and quantitative trait loci analysis under different nitrogen treatments using a simple tower-based field phenotyping system with modified single-lens reflex cameras
ترجمه فارسی عنوان
برآورد صفات مرتبط با عملکرد برنج و تجزیه و تحلیل صفات کمی در روش های مختلف نیتروژن با استفاده از یک سیستم فنوتیپی زمینه مبتنی بر برج ساده با دوربین های رفلکس تک لنز اصلاح شده
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
LVBDATDigital numberSoil-adjusted vegetation indexCRGLVAFBPGCPMTGPVIBRDFQTLsSPADDVIIR64SLRTransgenic lineTVICIATCCDHTPSAVINIRPanicle numberRPGRgb - RGBVIs - VI هاAlanine Amino Transferase - آلانین آمینو ترانسفرازplant height - ارتفاع گیاهBreeding - اصلاح نژادAlaAT - الاتRice - برنجanalysis of variance - تحلیل واریانسANOVA - تحلیل واریانس Analysis of variancedays after transplanting - روز بعد از پیوندShoot biomass - زیست توده را بکشیدRemote sensing - سنجش از راه دورnormalized difference vegetation index - شاخص تنوع گیاه شناسی نرمال شدهLeaf area index - شاخص سطح برگNDVI - شاخص نرمالشده تفاوت پوشش گیاهی Vegetation indices - شاخص های گیاهیVegetation index - شاخص گیاهیcharge coupled device - شارژ دستگاه همراهLAI - شبیهPanicle initiation - شروع زایمانcoefficient of determination - ضریب تعیینquantitative trait locus - علامت کمی صفتbidirectional reflectance distribution function - عملکرد توزیع بازتابی دو طرفهHigh throughput phenotyping - فنوتیپی با کارایی بالاNear infrared - مادون قرمز نزدیکFlowering stage - مرحله گلدهیwild type - نوع وحشیNitrogen - نیتروژنGrain weight - وزن دانه
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
سیستم های اطلاعاتی
چکیده انگلیسی
Application of field based high-throughput phenotyping (FB-HTP) methods for monitoring plant performance in real field conditions has a high potential to accelerate the breeding process. In this paper, we discuss the use of a simple tower based remote sensing platform using modified single-lens reflex cameras for phenotyping yield traits in rice under different nitrogen (N) treatments over three years. This tower based phenotyping platform has the advantages of simplicity, ease and stability in terms of introduction, maintenance and continual operation under field conditions. Out of six phenological stages of rice analyzed, the flowering stage was the most useful in the estimation of yield performance under field conditions. We found a high correlation between several vegetation indices (simple ratio (SR), normalized difference vegetation index (NDVI), transformed vegetation index (TVI), corrected transformed vegetation index (CTVI), soil-adjusted vegetation index (SAVI) and modified soil-adjusted vegetation index (MSAVI)) and multiple yield traits (panicle number, grain weight and shoot biomass) across a three trials. Among all of the indices studied, SR exhibited the best performance in regards to the estimation of grain weight (R2Â =Â 0.80). Under our tower-based field phenotyping system (TBFPS), we identified quantitative trait loci (QTL) for yield related traits using a mapping population of chromosome segment substitution lines (CSSLs) and a single nucleotide polymorphism data set. Our findings suggest the TBFPS can be useful for the estimation of yield performance during early crop development. This can be a major opportunity for rice breeders whom desire high throughput phenotypic selection for yield performance traits.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing - Volume 125, March 2017, Pages 50-62
Journal: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing - Volume 125, March 2017, Pages 50-62
نویسندگان
Hiroki Naito, Satoshi Ogawa, Milton Orlando Valencia, Hiroki Mohri, Yutaka Urano, Fumiki Hosoi, Yo Shimizu, Alba Lucia Chavez, Manabu Ishitani, Michael Gomez Selvaraj, Kenji Omasa,