Search

Moringa oleifera is a species of great economic, social and environmental importance, being employed for multiple purposes. Thus, the objective of this study was to fit regression models for estimating leaflets area as non-destructive method from linear measurements of leaflets of M. oleifera seedlings. The study was carried out at the Center for Agrarian and Environmental Sciences of the Paraíba State University. Three hundred leaflets of M. oleifera were collected and measured to determine length “L” and width “W” and, subsequently, leaflets area was quantified through ImageJ® software. Using 200 leaflets, the univariate regression models were fitted, adopting length, width or the product of these dimensions “LW” and a bivariate model based on length and width as predictor variables of the observed leaflets area as dependent variable. The remaining 100 leaflets were used to evaluate the relationship between the observed leaflet area “OLA” and the estimated leaflets area “ELA”, based on Pearson’s correlation “r”; Willmott’s index of agreement “d” and index of confidence “c”; and root mean square error “RMSE”. It was found that allometric models can be used with high accuracy and performance to estimate the leaflets area of M. oleifera as non-destructive method, and recommended model is ELA = 0.035 + 0.720*LW. Future research is suggested for fittings of multivariate models to estimate the leaf area of M. oleifera from varying leaflet sizes, complete leaves, leaf fresh and dry weights, history of life and age of plants. RESUMO A Moringa oleifera é uma espécie de grande importância econômica, social e ambiental, sendo empregada para múltiplos usos. Assim, objetivou-se ajustar modelos de regressão para estimativa de área de folíolos por método não-destrutivo a partir de medidas lineares de folíolos de mudas de M. oleifera. A pesquisa foi realizada no Centro de Ciências Agrárias e Ambientais da Universidade Estadual da Paraíba. Foram coletados 300 folíolos de M. oleifera, nos quais foram realizadas medidas para determinação do comprimento “L” e da largura “W” e, posteriormente, a área de folíolos foi quantificada por meio do software ImageJ®. Utilizando-se de 200 folíolos, os modelos de regressão univariados foram ajustados adotando-se comprimento, largura ou o produto destas dimensões “LW” e um modelo bivariado por meio do comprimento e largura como variáveis preditoras da área de folíolos observada como variável dependente. Com os 100 folíolos remanescentes, foi realizada a avaliação da relação entre a área de folíolos observada “OLA” e a estimada “ELA”, correlação de Pearson “r”; índice de concordância de Willmott “d” e de confiança “c”; e erro médio quadrático “RMSE”. Verificou-se que modelos alométricos podem ser usados com elevada precisão e performance para estimativa de área de folíolos de M. oleifera por método não-destrutivo, sendo recomendado o modelo ELA = 0,035 + 0,720*LW. Pesquisas futuras são sugeridas para ajustes de modelos multivariados para estimativa de área foliar de M. oleifera a partir de tamanhos de folíolos variados, folhas completas, massa fresca e seca das folhas, histórico de vida e idade das plantas.

The objective of this work was to develop and validate a prognosis system for volume yield and basal area of intensively managed loblolly pine (Pinus taeda) stands, using stand and diameter class models compatible in basal area estimates. The data used in the study were obtained from plantations located in northern Uruguay. For model validation without data loss, a three-phase validation scheme was applied: first, the equations were fitted without the validation database; then, model validation was carried out; and, finally, the database was regrouped to recalibrate the parameter values. After the validation and final parameterization of the models, a simulation of the first commercial thinning was carried out. The developed prognosis system was precise and accurate in estimating basal area production per hectare or per diameter classes. There was compatibility in basal area estimates between diameter class and whole stand models, with a mean difference of -0.01 m2ha-1. The validation scheme applied is logic and consistent, since information on the accuracy and precision of the models is obtained without the loss of any information in the estimation of the models' parameters.

Objetivou-se, com este trabalho, desenvolver uma equação confiável, que possibilite calcular a área foliar de forma rápida e não destrutiva, utilizando medidas lineares da folha, para as diferentes espécies de Passiflora (P. alata, P. coccinea, P. gibertii, P. ligularis, P. misera, P. mucronata, P. nitida, P. setacea). Foram coletadas trezentas folhas, de diferentes tamanhos, de cada espécie. Realizaram-se análises de regressão da área foliar versus comprimento da nervura principal, maior largura da folha e o produto destas. A área foliar foi medida com um dispositivo de medição automática e as medidas lineares foram determinadas utilizando-se régua. O modelo linear escolhido, para todas as espécies, foi o que utiliza o produto das variáveis independentes, por apresentar maior coeficiente de determinação (R²) e maior significância do coeficiente de regressão. Os modelos apresentaram coeficiente de determinação ajustado superior a 0,927 e índice de desempenho ótimo, segundo a classificação de Camargo e Sentelhas. No processo de validação do modelo, mostrou-se que a correlação da área foliar medida com a área foliar observada foi muito alta. Os resultados obtidos neste estudo demonstram que a área foliar das espécies de Passifloras podem ser preditas, usando-se as determinações do comprimento e da largura das folhas. The objective of the present study was to develop a reliable equation which enables a fast and non-destructive calculation of leaf area using linear leaf measures from different Passiflora species (P. alata, P. coccinea, P. gibertii, P. ligularis, P. misera, P. mucronata, P. nitida, P. setacea). Three hundred leaves with different sizes were collected from each species. It was performed the analysis of regression of leaf area versus lenght of the main vein, greatest leaf width and their product. Leaf area was measured with a device for automatic measurement and linear measures were determined using a ruler. The linear model chosen for all species, was the one which uses independent variables product because it presents the greatest coefficient of determination (R²) and significative coefficient of regression. The models showed adjusted coefficient of determination higher than 0.927 and optimal performance index, according to the classification of Camargo and Sentelhas. In the process of model validation, it was shown that the correlation between measured leaf area and observed leaf area was very high. The results of this study demostrate that leaf area of Passiflora species can be predicted, using the measurements of the length and width of leaves.