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Resumen
En yerba mate, el producto de cosecha está compuesto por hojas y ramas finas, siendo el área foliar un parámetro importancia para evaluar el cultivo, por tal motivo, el objetivo de este estudio fue disponer de una metodología práctica para su determinación. Se utilizaron dos metodologías, Gravimétrica y Software ImageJ®. La metodología Gravimétrica determina el área foliar por regla de tres simple, mediante la obtención del peso de un disco de área [ver mas...]
dc.contributor.authorSkromeda, Matias Miguel
dc.contributor.authorMolina, Sandra Patricia
dc.contributor.authorArndt, Guillermo Martin
dc.contributor.authorOhashi, Diana Virginia
dc.contributor.authorBalsamo, Maricel
dc.contributor.authorKuzdra, Hipolito Jose
dc.contributor.authorMayol, Ramon Marcelo
dc.date.accessioned2022-12-02T11:12:39Z
dc.date.available2022-12-02T11:12:39Z
dc.date.issued2017-05-16
dc.identifier.citationVII Congresso Sul-Americano da Erva-Mate. III Simpósio Internacional de Erva-Mate e Saúde. I Feira de Tecnologia na Indústria Ervateira. Integrando Ciência e Tecnologia para promover avanços na cadeia produtiva de erva-mate. ANAIS. p: 150-156. URI. Erechim, Rio Grande do Sul, Brasil, 16 a 18 de maio de 2017.es_AR
dc.identifier.isbn978-85-7892-121-7
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12123/13516
dc.description.abstractEn yerba mate, el producto de cosecha está compuesto por hojas y ramas finas, siendo el área foliar un parámetro importancia para evaluar el cultivo, por tal motivo, el objetivo de este estudio fue disponer de una metodología práctica para su determinación. Se utilizaron dos metodologías, Gravimétrica y Software ImageJ®. La metodología Gravimétrica determina el área foliar por regla de tres simple, mediante la obtención del peso de un disco de área conocida y el peso de la hoja. El software ImageJ® utiliza fotografías y realiza el cálculo del área en base a una escala conocida. Se evaluaron los factores, estado de madurez de las hojas, puntos cardinales y ubicación en altura de la planta. Luego se determinó el modelo matemático para estimar el área foliar, a través de variables lineales de las hojas, largo (L), ancho (A) y su producto (LxA). Comparando ambos métodos, desde el punto de vista de la facilidad y rapidez, el método del software resultó ser el más adecuado. Los datos fueron analizados con el programa estadístico R® y transformados por el método Box-Cox. Los resultados para el efecto de la ubicación y orientación no presentaron diferencias estadísticas significativas (p<0,05, Tukey), en cambio para el estado de madurez se observaron diferencias significativas, siendo el nivel “hoja madura” seleccionado para la estimación del área foliar, ya que se presenta en mayor proporción durante el ciclo del cultivo y es de fácil identificación. Los modelos obtenidos presentaron alta correlación (r) y coeficientes determinación (R2), AF=a+bL (0,8090,8995), AF=a+bA (0,8528-0,9235) y AF=a+b(LxA) (0,9414-0,9703), respectivamente. Si bien LxA presenta la mejor r y R2 también se podría utilizar el modelo con A como buen estimador. Las ecuaciones propuestas en la presente investigación pueden ser empleadas sin necesidad de recurrir al muestreo destructivo, según el criterio de cada evaluador y objetivo del estudio.spa
dc.formatapplication/pdfes_AR
dc.language.isospaes_AR
dc.publisherUniversidade Regional Integrada do Alto Uruguai e das Missões (URI)es_AR
dc.relationPReT-1242103 Y PNIND-1108073es_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.sourceAnais do VII Congresso Sul-Americano da erva-mate, III Simpósio Internacional de Erva-Mate, I Feira de Tecnologia na Indústria Ervateira; Erechim, RS, 2017; Brasil, p. 150-156es_AR
dc.subjectIlex paraguariensises_AR
dc.subjectÍndice de Superficie Foliares_AR
dc.subjectLeaf Area Indexeng
dc.subjectSimulaciónes_AR
dc.subjectSimulationeng
dc.subjectMateeng
dc.subject.otherImageJ®es_AR
dc.subject.otherHojaes_AR
dc.subject.otherGravimétricoes_AR
dc.subject.otherYerba Mate
dc.titleMedición y estimación del área foliar en plantas de yerba matees_AR
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/documento de conferenciaes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_AR
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.description.origenEEA Cerro Azules_AR
dc.description.filFil: Skromeda, Matias Miguel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Cerro Azul; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Molina, Sandra Patricia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Cerro Azul; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Arndt, Guillermo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Cerro Azul; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Ohashi, Diana Virginia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Cerro Azul; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Bálsamo, Maricel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Cerro Azul; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Kuzdra, Hipólito José. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Cerro Azul; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Mayol, Ramon Marcelo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Cerro Azul; Argentinaes_AR
dc.subtypeponencia


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