Kwekers in de VS hebben een manier ontwikkeld om handmatige selectie van gewassen te vervangen door een drone die in staat is om de kwaliteit van de vegetatie te meten. Uit de eerste test bleek dat dit niet alleen sneller is, maar ook beter dan visuele selectie.
Fokprogramma’s voor gewassen met een beperkte zaadopbrengst per plant vereisen een of meer generaties zaadgroei om voldoende hoeveelheden te genereren voor het zaaien van herhaalde opbrengstproeven. De mogelijkheid om lijnen met een laag potentieel in deze vroege stadia nauwkeurig weg te gooien, kan de uitgaven voor kostbare opbrengsttests verminderen.
Meting
Kwekers vertrouwen in deze stadia meestal op visuele selectie omdat uitgebreide meting van plantkenmerken moeilijk is vanwege het grote aantal lijnen dat wordt geëvalueerd. Door de recente vooruitgang op het gebied van teledetectie is het verzamelen van gegevens met een hoge doorvoer steeds beter mogelijk geworden.
UAV
Auteurs van een recent Crop Science-artikel maakten gebruik van onbemande vliegtuigen (UAV’s) om de genormaliseerde verschilvegetatie-index (NDVI), een maatstaf voor de gezondheid van planten, vast te leggen in de fase van de zaadgroei van het tarweveredelingsprogramma van het International Maize and Wheat Improvement Centre (CIMMYT) . NDVI-metingen waren erfelijk en matig gecorreleerd met graanopbrengst, en de resultaten toonden aan dat selectie op basis van NDVI beter zou hebben gepresteerd dan visuele selectie.
Efficiëntie
Het benutten van door UAV verzamelde eigenschappen om selectie in de vroege stadia te informeren, kan de efficiëntie van het gebruik van hulpbronnen in fokprogramma’s verbeteren en / of de mate van genetische groei verhogen. Naarmate teledetectietechnologieën steeds meer geautomatiseerd en schaalbaar worden, zullen fokkers toegang hebben tot uitgebreide reeksen eigenschappen waarmee ze integratieve selectiestrategieën kunnen ontwikkelen.
Beeld: José Manuel Reyes Mendoza
