| Revista: | Agrociencia |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000427185 |
| ISSN: | 1405-3195 |
| Autores: | Sauceda Acosta, Carlos P1 González Hernández, Víctor A2 Sánchez Soto, Bardo H1 Sauceda Acosta, Raúl H3 Ramírez Tobías, Hugo M4 Quintana Quiroz, José G1 |
| Instituciones: | 1Universidad Autónoma de Sinaloa, Facultad de Agricultura del Valle del Fuerte, Juan José Ríos, Sinaloa. México 2Colegio de Postgraduados, Genética, Montecillo, Estado de México. México 3Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias, Campo Experimental Valle del Fuerte, Juan José Ríos, Sinaloa. México 4Universidad Autónoma de San Luís Potosí, Facultad de Agronomía y Veterinaria, Soledad de Graciano Sánchez, San Luis Potosí. México |
| Año: | 2017 |
| Periodo: | May-Jun |
| Volumen: | 51 |
| Número: | 4 |
| País: | México |
| Idioma: | Español, inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Experimental |
| Resumen en español | El color y área foliar (AF) son importantes en estudios fisiológicos y fitogenéticos, pero su obtención es laboriosa, incluso con integradores y colorímetros. Ambas características pueden medirse con análisis de imágenes digitales (AID), pues, aunque existen programas gratuitos específicos para obtener el AF éstos requieren intervención del usuario, no registran las dimensiones ni coloración foliar. El objetivo de este estudio fue mostrar el funcionamiento de Macf-IJ para medir área y color foliar mediante AID. Los resultados se compararon con mediciones manuales y del integrador Li-Cor 3000® del área de siete figuras geométricas. También AF se midió en 13 herbáceas; el color y el contenido relativo de clorofila (CRC), con SPAD 502®, en Rhynchosia minima (L.) DC. El AID se realizó con Digimizer 4.3.5® y Black Spot Leaf. El tiempo se registró para cada caso. El área obtenida con integrador para una misma figura mostró variación inferior a 8.96 %, con Macf-IJ y con fotografías fue menor a 1.82 %; el R2 entre métodos fue 0.999 (p≤0.001). El AF se correlacionó entre el integrador y Macf-IJ (r>0.989, p≤0.001); excepto en cinco gramíneas, Macf-IJ, Black Spot Leaf y Digimizer® presentaron R2 ≥0.99 (p≤0.001). El tiempo no mostró significancia entre métodos, pero Macf-IJ registra longitud (cm), anchura (cm), perímetro (cm), circularidad (0-1), así como el color rojo (R), verde (G) y azul (B). Existió correlación del CRC con el verde (r=-0.946, p≤0.01), con el rojo (r=-0.941) y el azul (r=-0.881), entre el RGB obtenido con Digimizer® e CRC (r=-0.939, -0.942 y -0.811 para rojo, verde y azul, respectivamente). Macf-IJ utilizó 4.43 s por hoja y 38.37 s para CRC (p≤0.001). Macf-IJ es un método rápido y preciso para medir el área, dimensiones y color foliar mediante imágenes escaneadas y fotografía digital |
| Resumen en inglés | Leaf color and area are important characteristics in plant physiology and genetic studies, but data collection is laborious and requires optical integrators and colorimeters. Nowadays, data collection could be automated through digital image analysis (DIA). Free software for DIA to measure leaf area or color is available, but user intervention is required to record dimensions or leaf color. This study shows the Macf-IJ routine for DIA to measure leaf area and color. Results from DIA of seven geometric figures were compared to physical measurements with a LI-COR 3000® Leaf Area Integrator. Additionally, leaf area was measured in 13 herbaceous plants, and color and relative chlorophyll content (RCC) was recorded for Rhynchosia minima (L.) DC with a SPAD 502®. DIA was performed with Digitizer 4.3.5® and Black Spot Leaf. Duration of each measurement was recorded for each case. The area measured with the integrator for any figure varied less than 8.96 % with Macf-IJ and less than 1.82 % with photographs. R2 between methods was 0.999 (p≤0.001). With exception of five grasses, leaf area measured with the integrator correlated well with the Macf-IJ (r>0.989, p≤0.001); Macf-IJ, Black Spot Leaf and Digimizer® had an R2 greater than 0.99 (p≤0.001). Duration was not significantly different between methods, but Macf-IJ registered additional data such as length (cm), width (cm), circularity (0-1), and red (R), green (G), and Blue (B) colors. There was correlation between RCC and green (r=-0.946, p≤0.01), red (r=-0.941) and blue (r=-0.881) colors and between RGB obtained the Digimizer® and CRC (r=-0.939, -0.942 and -0.811for red, green and blue colors, respectively). Macf-IJ took 4.43 s to measure leaves, while RCC took 38.37 s (p≤0.001). Macf-IJ is a quick and precise method that measures area, dimensions and leaf color through scanned images and digital photography |
| Disciplinas: | Agrociencias |
| Palabras clave: | Fitotecnia, Fisiología vegetal, Imágenes digitales, Tecnología, Hojas, Area foliar, Color |
| Keyword: | Agricultural sciences, Crop husbandry, Plant physiology, Digital images, Technology, Leaves, Leaf area, Color |
| Texto completo: | Texto completo (Ver HTML) Texto completo (Ver PDF) |
