Non-Destructive Estimation of Leaf Area in Cinchona micrantha and Cinchona pubescens Using Linear Regression Models
Notice bibliographique
Résumé
Accurate quantification of leaf area is essential for ecophysiological, agronomic, and conservation studies, especially in threatened species such as Cinchona micrantha and Cinchona pubescens.This study evaluated simple, quadratic, and composite linear regression models to estimate leaf area non-destructively using morphometric measurements (length and width).A sample of n=800 leaves from 32 individuals was systematically collected and analyzed using a standardized photographic protocol with digital processing in ImageJ.The most robust models were those incorporating composite variables such as the product of length and width (L W) and the sum squared of both dimensions ((L + W) ), reaching coefficients of determination higher than 0.97.These models consistently outperformed models based on single variables, providing higher accuracy and lower prediction error.High correlations were observed between leaf dimensions and area, and C. pubescens showed greater morphological variability.These findings establish that simple linear models based on L W are efficient, replicable, and low-cost tools for non-destructive estimation of leaf area, which improves ecological monitoring and supports sustainable forest management, essential for the conservation of these Cinchona species, important from an ecological and medicinal point of view, in tropical ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».