Statistical parameters to estimate the leaf area of native forest seedlings of genus Tabebuia and Handroanthus

Monteiro, Emanoeli Borges; Silva, Andréa Carvalho da; Souza, Adilson Pacheco de; Silva, Cátia Cardoso da; Kazama, Verônica Satomi; Tanaka, Adriana Aki

doi:10.14393/bj-v33n4a2017-33977

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“…Com o objetivo de analisar com maior restrição o desempenho dos modelos gerados, empregou-se o método dos valores ponderados dos indicativos estatísticos (Vp), o qual permite classificar e definir o melhor modelo para estimar a área do limbo da folha (MONTEIRO et al, 2017). Na obtenção de Vp, atribuiu-se pesos de 1 a "n" para cada indicador estatístico em cada modelo, onde "n" corresponde ao número de modelos testados.…”

Section: Methodsunclassified

“…Reporta-se na literatura a utilização de modelos ajustados para a estimava da área do limbo foliar de espécies agrícolas tais como batata (BUSATO et al, 2010), maçã (BOSCO et al, 2012), videira (DÖRING et al, 2014BUTTARO et al, 2015), girassol (MALDANER et al, 2009, figueira (SOUZA et al, 2014) e espécies florestais: coníferas (JONES et al, 2015), teca (LEROY et al, 2007TONDJO et al, 2015), braúna e craibeira (QUEIROZ et al, 2013). Para espécies florestais tropicais, podem ser destacados os trabalhos de Cabanez et al (2014), Monteiro et al (2014) e Monteiro et al (2017).…”

Section: Introductionunclassified

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Modelos Alométricos Para Estimar a Área Do Limbo Foliar De Teca

Silva

Souza

Bouvié

et al. 2020

NAT

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Objetivou-se neste trabalho gerar e validar 16 modelos simplificados para estimar a área do limbo foliar de árvores de Tectona grandis L. Foram coletadas folhas de árvores adultas em plantios homogêneos e em matrizes isoladas, nos estratos superior, médio e basal das copas, totalizando 1800 folhas. A área foliar real foi determinada usando o integrador de área foliar “Area Meter” (LI-3100C). Nos modelos de estimativa, considerou-se a área foliar como variável dependente, massa seca (MS) e as dimensões lineares da folha (comprimento – C e largura do meio da folha - L) como variáveis independentes. Para calibração e validação estatística, utilizou-se 70% e 30% das folhas, nesta ordem. Na avaliação do desempenho estatístico (validação) empregou-se o erro médio (MBE), raiz quadrática do erro médio (RMSE) e índice de ajustamento de Wilmott (dw). Empregou-se o método dos valores ponderados dos indicativos estatísticos (Vp) para definir qual a melhor modelo. Os modelos que empregam medidas conjuntas de C e L proporcionam melhores estimativas da área do limbo foliar de T. grandis, sendo indicado o modelo AF = 0,5776 C*L, que apresenta superestimava de 13,98 cm², espalhamento de 61,99 cm² e ajustamento de 0,99. Considerando a massa seca, recomenda-se o modelo AF = 91,9164 MS.Palavras-chave: Tectona grandis L.; indicativos estatísticos; morfometria foliar. ALLOMETRIC EQUATIONS FOR LEAF BLADE AREA ESTIMATION OF TEAK ABSTRACT: The objective of this work was to generate and validate 16 simplified models to estimate the leaf limb area of Tectona grandis L. trees. Leaves of adult trees were collected at homogeneous plantations and isolated matrices, in the upper, middle and basal strata of the crowns totalizing 1800 sheets. The actual leaf area was determined using the “Area Meter” leaf area integrator (LI-3100C). In the estimation models, the leaf area was considered as a dependent variable, dry mass and leaf linear dimensions (length - C and width of the middle leaf - L) as independent variables. For calibration and statistical validation, 70% and 30% of the leaves were used in this order. In the statistical performance evaluation (validation) we used the mean error (MBE), quadratic root mean error (RMSE) and Wilmott adjustment index (dw). We used the method of weighted values of statistical codes (Vp) to define the best model. Models employing C and L joint measurements provide better estimates of T. grandis leaf limb area, with the AF = 0.5776 C * L model being overestimated 13.98 cm², scattering 61.99. cm² and adjustment of 0.99. Considering the dry mass, the model AF = 91.9164 MS is recommended.Keywords: Tectona grandis L.; statistics indicatives; leaf morphometry.

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Section: Methodsunclassified

Section: Introductionunclassified

Modelos Alométricos Para Estimar a Área Do Limbo Foliar De Teca

Silva

Souza

Bouvié

et al. 2020

NAT

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“…Sand. (MONTEIRO et al, 2017), Bertholletia excelsa Bonpl. (BOUVIÉ et al, 2020), and Palicourea racemosa (Aubl.)…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

LEAF AREA OF Erythrina velutina Willd. (FABACEAE) THROUGH ALLOMETRIC EQUATIONS

Ribeiro

Figueiredo

Nóbrega³

et al. 2022

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Area foliar de Erythrina velutina Willd. (Fabaceae) a partir de equações alométricas. A estimativa da área foliar é de fundamental importância para avaliar o crescimento, desenvolvimento e propagação das plantas. Este trabalho teve como objetivo ajustar e identificar modelos de regressão para estimar a área foliar de Erythrina velutina a partir das dimensões lineares do folíolo central das folhas. Duzentas folhas simples foram coletadas de árvores matrizes de E. velutina em fragmentos florestais no município de Mossoró, estado do Rio Grande do Norte, Nordeste do Brasil. A equação para estimativa da área foliar de E. velutina foi ajustada a partir de modelos de regressão linear, linear sem intercepto (0,0), quadrático, cúbico, potência e exponencial. As melhores equações foram aquelas com maior coeficiente de determinação (R²), coeficiente de correlação de Pearson (r), índice de Willmott (d) e índice CS (CS), e com o menor critério de informação de Akaike (AIC) erro absoluto médio (MAE) e erro quadrático médio (RMSE), e índice BIAS mais próximo de zero (BIAS). As equações ajustadas pelo produto comprimento pela largura (LW) apresentaram os melhores critérios para estimar a área foliar, portanto, se ajustam melhor aos modelos de regressão utilizados. Portanto, a equação ŷ = 1,4755*LW ajustada usando o modelo linear sem intercepto é a mais adequada para estimar a área foliar de E.

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“…This nondestructive technique has stood out when compared with all other techniques used to measure leaf areas due to its practicability and high precision (Pompelli et al, 2012). The non-destructive method was successfully employed both with growth (Erlacher et al, 2016;Hinnah et al, 2014;Schwab et al, 2014;Schmildt et al, 2015) and with forest species (Cabezas-Gutiérrez et al, 2009;Keramatlou et al, 2015;Monteiro et al, 2017;Mota et al, 2014;Silva et al, 2013).…”

Section: Introduction and Objectivesmentioning

confidence: 99%

Leaf Area Estimation of Palicourea racemosa (Aubl.) Borhidi from Linear Measurements

et al. 2020

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Estimating leaf area is essential to evaluate vegetal growth. Our study sought to obtain statistical models to allow the leaf area estimation of Palicourea racemosa, considering its length (L) and width (W). For such purpose, we collected 200 leaves of this species in the State Park Mata do Pau-Ferro, in the municipality of Areia, Paraíba, Northeast of Brazil. The regression models used were: linear, linear without intercept, power and exponential. The choice of the best equation was based on the values of the coefficient of determination (R 2 ), root mean square error (RMSE), Akaike information criterion (AIC), Willmott concordance index (d) and BIAS ratio. All linear and power models may be used to measure the P. racemosa leaf area; however, the power model LA = 0.609*(L.W) 0.995 is the most recommended to estimate this species' leaf area.

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Statistical parameters to estimate the leaf area of native forest seedlings of genus Tabebuia and Handroanthus

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Leaf Area Estimation of Palicourea racemosa (Aubl.) Borhidi from Linear Measurements

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