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dc.contributor.advisor1Toebe, Marcos-
dc.creatorCastanha, Ana Carla-
dc.date.accessioned2022-02-08T17:23:35Z-
dc.date.available2022-
dc.date.available2022-02-08T17:23:35Z-
dc.date.issued2016-07-04-
dc.identifier.citationCASTANHA, Ana Carla. Estimação da área foliar de cultivares de pepineiro em solo de várzea do Rio Grande do Sul. 2022. 29 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Agronomia) - Universidade Federal do Pampa, Itaqui, 2016.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/6631-
dc.description.abstractCucumber is a vegetable crop native from Índia, which presents herbaceous and annual habit. The fruit has distinct sizes, shapes and flavor. This plant is not adapted to low temperatures. The leaf area index is considered a parameter indicative of yield, frequently used in studies to evaluate plant growth. The objective of this study was estimating the leaf area of Cucumis sativus L. in function of the linear dimensions of the leaves. An experiment with two different cucumber cultivars (Branco Meio-Comprido and Conserva Wisconsin SMR 18) was conducted in the 2015/16 crop year. At 60 days after transplantation, 600 leaves were randomly collected. On each leaf, the linear dimensions were measured (length, width and length × width product) and the true leaf area determined through Digimizer® software. To the Branco Meio-Comprido cultivar, the quadratic model AF = 0.0006CL² + 0.6714CL (R² = 0.9854), in function of the length times width product is suitable for the leaf area estimation. The Conserva Wisconsin SMR 18 cultivar had a better matching with the quadratic model AF = 0.0003CL² + 0.7013CL (R² = 0.9765), which also depends on the length times width. In general, the quadratic model AF = 0,0005CL² + 0,6805CL (R² = 0.9818) can be used with high precision to estimate the total leaf area of both Cucumis sativus L. cultivars.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Pampapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectCucumis sativus L.pt_BR
dc.subjectMétodos não-destrutivospt_BR
dc.subjectProcessamento de imagenspt_BR
dc.subjectOlerícolaspt_BR
dc.subjectNon-destructive methodspt_BR
dc.subjectImage processingpt_BR
dc.subjectOleraceouspt_BR
dc.titleEstimação da área foliar de cultivares de pepineiro em solo de várzea do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5968021886730317pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1350890583236601pt_BR
dc.publisher.initialsUNIPAMPApt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIASpt_BR
dc.description.resumoO pepino é uma olerícola originária da Índia, que apresenta hábito herbáceo e anual, possui frutos distintos em tamanhos, formas e sabor, e não adapta-se a baixas temperaturas. Considera-se o índice de área foliar um parâmetro indicativo de produtividade, frequentemente utilizada em estudos para avalição de crescimento das plantas. O objetivo deste trabalho foi estimar a área foliar de Cucumis sativus L. em função de dimensões lineares das folhas. Foi conduzido um experimento com pepino de duas diferentes cultivares (Branco Meio-Comprido e a Conserva Wisconsin SMR 18) na safra 2015/16. Aos 60 dias após o transplante, foram coletadas, aleatoriamente, 600 folhas. Em cada folha, foram mensuradas as dimensões lineares (comprimento, largura e produto comprimento × largura) e determinada à área foliar real por meio do software Digimizer®. Para a cultivar Branco Meio-Comprido, o modelo quadrático AF = 0,0006CL² + 0,6714CL (R² = 0,9854), em função do produto de comprimento vezes largura é adequado para a estimação da área foliar. A cultivar Conserva Wisconsin SMR 18, teve como melhor adequação o modelo quadrático AF = 0,0003CL² + 0,7013CL (R² = 0,9765), também em função do comprimento vezes largura. De forma geral, o modelo quadrático AF = 0,0005CL² + 0,6805CL (R² = 0,9818) pode ser utilizado com elevada precisão na estimativa da área foliar total das duas cultivares de Cucumis sativus L.pt_BR
dc.publisher.departmentCampus Itaquipt_BR
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