Modelos para predição da área foliar individual de leguminosas forrageiras

AUTOR(ES)

Santana, Hygor Amaral, Rezende, Brunna Rithielly, Santos, Wilhan Valasco dos, Silva, Anderson Rodrigo da

FONTE

Rev. Ceres

DATA DE PUBLICAÇÃO

2018-03

RESUMO

RESUMO A área foliar é uma variável essencial para a quantificação de outras importantes características foliares em estudos fisiológicos de plantas, como taxa fotossintética e teor de fósforo, normalizados por área. Essa é uma das razões para a necessidade de métodos rápidos e precisos para estimar a área foliar. O objetivo deste trabalho foi ajustar modelos de regressão linear ou não linear para predizer a área foliar de seis espécies de leguminosas forrageiras, a partir de imagens digitais analisadas com o pacote LeafArea, software R. Em um experimento de campo, foram coletadas aleatoriamente 100 folhas das seguintes espécies: Crotalaria juncea (L.), Canavalia ensiformis (L.), Cajanus cajan (L.), Dolichos lablab (L.), Mucuna cinereum (L.), e Mucuna aterrima (Piper & Tracy) Merr., nas quais foram medidos o comprimento e a largura do folíolo central. Posteriormente, imagens digitais de cada folha foram processadas no software R para estimativa da área foliar. Essas estimativas foram usadas para ajustar modelos de predição de área foliar; de fato, setenta folhas foram usadas para ajustar os modelos; o restante delas foi usado para validação do modelo. Para as seis espécies, o modelo polinomial completo de segundo grau, ou submodelos derivados, pode ser usado para predizer a área foliar em função do comprimento e largura do folíolo central, apresentando R² acima de 0,98 e porcentagem de erro médio absoluto abaixo de 9%. Nestes modelos, o efeito da largura da folha é geralmente maior que o comprimento da folha. O pacote R LeafArea mostrou-se uma ferramenta muito eficiente para a estimativa da área foliar através da execução do software ImageJ, com alta precisão e fácil calibração.

ASSUNTO(S)

fabaceae comprimento da folha largura da folha pacote leafarea, imagens digitais

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