Avaliação de alta precisão da qualidade de cultivares de trigo: integração entre fenotipagem digital e modelos preditivos

Descrição

O presente estudo terá como objetivo desenvolver e validar uma abordagem integrada baseada em análise de imagens digitais e no teste de tetrazólio para a avaliação automatizada da qualidade fisiológica de sementes de trigo (Triticum aestivum L.), visando reduzir a subjetividade da interpretação visual e aumentar a precisão e a reprodutibilidade na classificação de lotes. Serão utilizadas cinco cultivares comerciais de trigo, com dez lotes de sementes por cultivar, totalizando 50 lotes experimentais. Os ensaios serão conduzidos em delineamento inteiramente casualizado, envolvendo a otimização do teste de tetrazólio por meio da avaliação de diferentes períodos de pré-condicionamento e concentrações da solução, com ajuste de modelos de regressão múltipla. Em seguida, será gerado um banco de imagens digitais de sementes submetidas ao teste de tetrazólio, o qual será utilizado no desenvolvimento e validação de modelos baseados em análise computacional e aprendizado de máquina para classificação da viabilidade e do vigor das sementes. Os resultados obtidos serão validados por meio da correlação com testes convencionais de germinação e vigor, incluindo primeira contagem de germinação, índice de velocidade de germinação, tempo médio de germinação, comprimento e massa seca de plântulas. Adicionalmente, serão aplicadas análises multivariadas para discriminação e agrupamento dos lotes de sementes com base no desempenho fisiológico. Espera-se que a integração entre o teste de tetrazólio e técnicas de fenotipagem digital permita a classificação automatizada e mais objetiva da qualidade fisiológica de sementes de trigo, com aumento da acurácia na diferenciação de lotes e suporte à tomada de decisão no manejo de sementes, contribuindo para a modernização das metodologias de análise de sementes e para o avanço das práticas de controle de qualidade na produção de trigo.