Comparación de métodos no destructivos para estimar el área foliar de Cinchona officinalis L. mediante procesamiento digital de imágenes

• Autores: Fernández Zarate, Franklin Hitler, Huaccha Castillo, Annick Estefany, Vaca Marquina, Segundo Primitivo, Seminario Cunya, Alejandro, Taboada Mitma, Víctor Hugo, Pérez Delgado, Luis Jhoseph, Coronel Bustamante, David, Quiñones Huatangari, Lenin
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Instituto Nacional de Innovación Agraria
• Repositorio: INIA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.inia.gob.pe:20.500.12955/2864
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12955/2864
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Área foliar; Recurso vegetal; Tecnología; Árbol de la quina; ImageJ; Leaf area; Plant resource; Technology; Cinchona tree; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.02; Plant resources; Recurso vegetal; Technology; Tecnología; Plantations; Plantaciones

Cinchona officinalis es una importante especie vegetal, fue el único tratamiento para la malaria durante más de tres siglos. El objetivo de este estudio fue comparar la precisión de cuatro métodos no destructivos de procesamiento digital de imágenes (LeafArea y tres algoritmos de ImageJ) para estimar el área foliar de plantaciones jóvenes de C. officinalis en dos condiciones de establecimiento: macizo forestal y franjas de enriquecimiento. Se fotografiaron hojas a 8 cm de distancia utilizando un smartphone de 24 MP y se procesaron con los métodos evaluados. El análisis estadístico incluyó diagramas de caja y bigotes, correlación de Pearson y prueba de Friedman. Los resultados mostraron que los métodos M3 y M4 de ImageJ presentaron la mayor precisión (r = 0,99), sin diferencias significativas entre ellos, y con sobreestimaciones detectadas en M1 y M2. Se concluye que M3 y M4 son opciones rápidas, de bajo costo y alta precisión para el monitoreo foliar de C. officinalis en campo.