Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12921/697
Título : Non-destructive estimation of leaf area and leaf weight of Cinchona officinalis L. (Rubiaceae) based on linear models
Autor : Huaccha- Castillo, Annick
Fernández Zárate, Franklin
Pérez Delgado, Luis
Tantalean Osores, Karla
Vaca Marquina, Segundo
Sánchez Santillán, Tito
Morales Rojas, Eli
Seminario Cunya, Alejandro
Quiñones Huatangari, Lenin
Palabras clave : Cinchona officinalis
Hojas
Superficie foliar
Morfología vegetal
Fecha de publicación : ene-2023
Editorial : Taylor and Francis
Citación : Annick Estefany Huaccha-Castillo, Franklin Hitler Fernandez-Zarate, Luis Jhoseph Pérez-Delgado, Karla Saith Tantalean-Osores, Segundo Primitivo Vaca-Marquina, Tito Sanchez-Santillan, Eli Morales-Rojas, Alejandro Seminario-Cunya & Lenin Quiñones-Huatangari (2023) Non-destructive estimation of leaf area and leaf weight of Cinchona officinalis L. (Rubiaceae) based on linear models, Forest Science and Technology, https://doi.org/10.1080/21580103.2023.2170473
Resumen : Los métodos no destructivos que estiman con precisión el área foliar (LA) y el peso de la hoja (LW) son simples y baratos, y representan herramientas poderosas en el desarrollo de la investigación fisiológica y agronómica. El objetivo de esta investigación es generar modelos matemáticos para estimar el área foliar y el peso de las hojas de Cinchona officinalis. Se recolectaron 220 hojas de plantas de Chinchona officinalis 10 meses después del trasplante. Se midió la longitud, anchura, peso y área foliar de cada hoja. Los datos del 80% de las hojas se utilizaron para formar el conjunto de entrenamiento, y los datos del 20% restante se utilizaron como conjunto de validación. El conjunto de entrenamiento se utilizó para el ajuste y la elección del modelo, mientras que el conjunto de validación permitió evaluar la capacidad de predicción del modelo. El LA y el LW se modelaron utilizando siete modelos de regresión lineal basados en la longitud (L) y la anchura (Wi) de las hojas. Además, los modelos se evaluaron a partir del cálculo de los siguientes estadísticos: bondad de ajuste (R2), error cuadrático medio (RMSE), criterio de información de Akaike (AIC) y desviación entre la línea de regresión de los valores observados frente a los esperados y la línea de referencia, determinada por el área entre estas líneas (ABL).
URI : https://hdl.handle.net/20.500.12921/697
ISSN : 2158-0715
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