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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 |
Aparece en las colecciones: | Artículos en revistas indexadas |
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