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자료유형
학술저널
저자정보
Andi Isti Sakinah (Graduate School, Hasanuddin University, Jl. Perintis Kemerdekaan Km 10, Makassar 90245, South Sulawesi, Indonesia) Muh Farid (Department of Agronomy, Faculty of Agriculture, Hasanuddin University, Jl. Perintis Kemerdekaan Km 10, Makassar 90245, South Sulawesi, Indonesia) Yunus Musa (Department of Agronomy, Faculty of Agriculture, Hasanuddin University, Jl. Perintis Kemerdekaan Km 10, Makassar 90245, South Sulawesi, Indonesia) Aris Hairmansis (Research Center for Food Crops, Research Organization for Agriculture and Food, National Research and Innovation Agency (BRIN), Cibinong Science Center, Jl. Raya Jakarta-Bogor, KM. 46, Cibin) Muhammad Fuad Anshori (Department of Agronomy, Faculty of Agriculture, Hasanuddin University, Jl. Perintis Kemerdekaan Km 10, Makassar 90245, South Sulawesi, Indonesia)
저널정보
한국육종학회 Plant Breeding and Biotechnology Plant Breeding and Biotechnology Vol.12
발행연도
2024.3
수록면
43 - 58 (16page)

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The development of rice seedlings stressed by drought and salt is shown by different morphometric and colorimetric traits. These distinctions can be used to understand the response of plants to challenging conditions. Therefore, this study aimed to assess the efficacy of image-based phenotyping in the early testing of rice plants and observe how the plants respond to both drought and salinity. A stress tolerance index with multivariate analysis was used for the selection of the most important traits. The experiment consisted of 2 factors, namely the degree of environmental stress and rice genotype. Furthermore, the degree of environmental stress comprised normal (NaCl and PEG 0%), drought (10% PEG), salinity (60 mM NaCl), as well as a combination of moderate drought and salinity (5% PEG + 30 mM NaCl). The results showed that both morphometric (area, convex hull, bounding area, perimeter, centermassy) and colorimetric (CIVE, VARI, RGBVI, MGRVI, NDI, GLI, NGRDI) can be used as selection characters.
#Color vegetation index #Image processing #Geometric #Multiple stress #Multivariate #Phenotypic

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