Estimation of leaf area in sweet cherry using a non-destructive method

• Autores: Cittadini, Eduardo Daniel; Peri, Pablo Luis
• Año de publicación: 2006
• Idioma: inglés
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: IAF; ESTIMACIÓN; LEAF AREA
• Institución: Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

Leaf area measurement can be a time consuming process and requires sophisticated electronic instruments. The objective of this research was to develop a simple, accurate, non-destructive and time saving predictive model for leaf area (LA) estimation in sweet cherry trees. Linear regression equations were fitted and evaluated for three cultivars and two training systems using alternatively the length (L), the width (W) and their product (L*W) as independent variables. Regression using L*W variable fitted the data better (R2 = 0.994) than L or W (R2 = 0.863 and 0.787, respectively). The slopes using L*W as the explanatory variable were between 0.6776 and 0.6442 for different combinations of cultivar and training system. Combinations of cultivar – training system showed different slopes (P<0.05), except for «tatura-Bing» and «vase-Lapins». A general equation had a slope of 0.6612 with R2 = 0.993 (slightly lower than considering all combinations of cultivar and training system). Validation of the general equation using extra data from a «Lapins/ Mahaleb» orchard showed high accuracy (R2 = 0.9826), but underestimated LA. However, the general equation can be used for predicting LA for practical purposes, such as estimating Leaf Area Index of commercial orchards.
La medición del área foliar puede ser un proceso lento y requerir instrumentos electrónicos sofisticados. El objetivo de esta investigación fue desarrollar un modelo predictivo simple, preciso, no destructivo y rápido, para estimar área foliar (LA) en cerezo. Ecuaciones de regresión lineal fueron ajustadas y evaluadas para tres cultivares y dos sistemas de conducción usando alternativamente el largo (L), el ancho (W) y su producto (L*W) como variables independientes. En las regresiones, los datos ajustaron mejor usando L*W como variable regresora (R2 = 0,994) que con L o W (R2 = 0,863 y 0,787, respectivamente). Las pendientes usando L*W como variable explicativa fueron entre 0,6776 y 0,6442 para las diferentes combinaciones cultivar–sistema de conducción. Las combinaciones de cultivar–sistema de conducción tuvieron diferentes pendientes (P<0,05), excepto «tatura-Bing» y «vasoLapins». Una ecuación general tuvo pendiente de 0,6612 con R2 = 0,993 (sólo levemente inferior considerando todas las combinaciones de cultivar y sistema de conducción). La validación de la ecuación general usando datos extra medidos en un monte de «Lapins/Mahaleb» mostró alto ajuste (R2 = 0,9826), pero subestimó LA. Sin embargo, la ecuación general puede ser usada para predecir LA con fines prácticos, tales como estimación del Índice de Área Foliar en montes comerciales.
Fil: Cittadini, Eduardo Daniel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional.patagonia Sur. Estación Experimental Agropecuaria Chubut; Argentina
Fil: Peri, Pablo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Patagonia Sur. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina