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A non-destructive sampling model for estimating leaf area in egg plant (Solanum melongena L)
Modelo para Estimación de Área Foliar en Berenjena (Solanum melongena L) Basado en Muestreo no Destructivo.
Autor
Cardona Ayala, Carlos Enrique
Araméndiz Tatis, Hermes
Barrera, Carlos
Institución
Resumen
This research was done in Montería at 13 m.a.s.l., average temperature 27,4 °C, 1346.1 mm annual rainfall, 84% relative humidity and 2180,2 daily light hours annually to obtain a model to estimate plant leaf area based on a non-destructive sampling. A probability sampling procedure was used. Leaves of different sizes and stages of development were selected from the upper, middle and lower canopy of adult plants. Leaf length and width were taken at 1/5, 1/3, 1/2 y 2/3 of the leaves to identify highly related photosynthetic leaf area measures. The leaf area (Y) was measured using the weight (30 leaves sample area) per canopy. Simple linear regression models and multiple linear regression were adjusted. The simple linear regression model whose independent variable was the length leaf ( X ) was selected. The model was Y=49,10+ 8,33X, R2 =0,9605.
La investigación se realizó en Montería, a 13 m.s.n.m., temperatura media de 27,4 °C, precipitación anual de 1346,1 mm, humedad relativa del 84% y brillo solar anual de 2180,2 horas, con el fin de obtener un modelo que permitiera estimar el área foliar a partir de muestreo no destructivo. Mediante muestreo aleatorio simple, se seleccionaron hojas sanas de plantas adultas de diferentes tamaños y distintas etapas de desarrollo de los doseles superior, medio e inferior de la variedad de berenjena Criollo lila. Se tomaron medidas longitudinales (largo de la hoja, ancho de la misma a 1/5, 1/3, 1/2 y 2/3 de su longitud) para determinar las medidas altamente relacionadas con el área fotosintética de la hoja. El área foliar (Y) se midió por el método de relación peso (área sobre una muestra de 30 hojas) por dosel. Se construyeron modelos de regresión simple y múltiple para luego seleccionar el de mejor ajuste. Se seleccionó el modelo de regresión simple cuya variable explicativa corresponde al largo de la hoja ( X ).