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1.
Ciênc. rural (Online) ; 51(3): e20200033, 2021. graf
Article in English | LILACS-Express | LILACS | ID: biblio-1153851

ABSTRACT

ABSTRACT: A diagrammatic scale of anthracnose in feijoa fruit was elaborated and validated in order to standardize disease severity assessments. The proposed scale showed six disease severity levels: 2, 10, 20, 40, 70 and 100% of the injured fruit surface. The scale took into account the minimum and maximum limits of disease severity observed in the field and the intermediate values followed logarithmic increments according to the Weber-Fechner stimulus-response law. Eight inexperienced raters validated the scale by quantifying the disease severity (using/not using the scale) of 50 feijoas with anthracnose symptoms. In conclusion, the scale improved the assessment of anthracnose in feijoa. Eight genotypes from different crosses were tolerant to anthracnose.


RESUMO: Com o objetivo de padronizar avaliações da severidade da antracnose em frutos de feijoa elaborou-se e validou-se uma escala diagramática com os seguintes níveis de severidade: 2, 10, 20, 40, 70 e 100% de área superficial do fruto com lesão. A escala considerou os limites de severidade mínima e máxima da doença observados em campo e os níveis intermediários seguiram incrementos logarítmicos, obedecendo-se a "Lei do estímulo de Weber-Fechner". A severidade foi estimada, por oito avaliadores sem experiência, em 50 frutos sem e com o auxílio da escala proposta. Em conclusão, a escala melhorou a avaliação da antracnose na feijoa. Oito genótipos de diferentes cruzamentos foram tolerantes à antracnose.

2.
Ciênc. rural ; 47(6): e20160923, 2017. tab, graf
Article in English | LILACS | ID: biblio-839839

ABSTRACT

ABSTRACT: The establishment of olive (Olea europaea) orchards in Brazil is increasing due to their economic potential and benefits to human health. However, a number of limiting factors need to be overcome, such as Olive Leaf Spot (OLS) occurrence, for olives to reach their full potential. OLS, which is caused by Fusicladium oleaginum, results in defoliation and a reduction in fruit production. This study aimed to develop a standard area diagram set (SAD) for the assessment of OLS severity under humid subtropical climate conditions. The SAD was developed with six levels of severity (1, 3, 6, 9, 12 and 15%) and OLS severity was validated by eight inexperienced raters. Using the SAD provided an increase in accuracy, precision and concordance, while also reducing the smallest difference detectable. The proposed SAD was adequate at estimating the OLS and could be a useful tool for use in epidemiological and phytopathometry studies, evaluation of control strategies and selection of resistant genotypes.


RESUMO: O cultivo da oliveira (Olea europaea) no Brasil é crescente devido seu potencial econômico e pelos benefícios que seus produtos oferecem à saúde humana, entretanto, alguns fatores limitantes precisam ser superados, como a ocorrência do repilo (OLS). O repilo, causado pelo fungo Fusicladium oleagineum, causa desfolha e redução da produção de azeitonas. O objetivo deste trabalho foi elaborar uma escala diagramática para auxiliar nas estimativas de severidade de repilo em oliveira em condição de clima subtropical úmido. A escala diagramática foi elaborada com 6 níveis (1, 3, 6, 9, 12 e 15%) e validada por 8 avaliadores inexperientes. Com o uso da escala houve aumento na acurácia, precisão e concordância, também redução do menor valor de severidade detectável. A escala proposta foi adequada para estimar a severidade de repilo em oliveira, podendo ser utilizada para estudos epidemiológicos, avaliação de estratégias de controle e seleção de genótipos resistentes.

3.
Ciênc. rural ; 47(6): e20160924, 2017. graf
Article in English | LILACS | ID: biblio-839842

ABSTRACT

ABSTRACT: Several computer applications have been proposed for the visual assessment of plant disease severity; however, they have some restrictions such as not permitting the user to make modifications. Therefore, the VBA-Excel application was developed as a means to train people to estimate disease severity and to validate standard area diagrams through images and disease severity values (percentage, rating or score) inserted into a database. The main performance statistics are screen displayed and spreadsheet recorded. Finally, the authors hope to receive evaluations and feedback regarding this application.


RESUMO: Vários aplicativos de computador têm sido propostos para a avaliação visual da severidade de doenças em plantas, no entanto, estes possuem restrições como não permitir modificação pelo usuário. Por isso, desenvolvemos uma aplicação em VBA-Excel que permite o treinamento de avaliadores e validação de escalas diagramáticas através de imagens e severidade da doença (percentagem, nota ou escore) inseridos em um banco de dados. As principais estatísticas de desempenho são apresentadas e gravadas em planilha eletrônica. Finalmente, os autores esperam contar com a avaliação e a crítica referente a este aplicativo.

4.
Ciênc. rural ; 45(12): 2161-2163, tab
Article in Portuguese | LILACS | ID: lil-764524

ABSTRACT

RESUMO:A predição de valores de área foliar (AF) sem a destruição de plantas é de grande interesse nas pesquisas agronômicas. Neste trabalho, foram desenvolvidos e testados três modelos de predição de AF, utilizando-se a largura (L), o comprimento (C) ou em ambas as dimensões da folha de pessegueiro 'BRS Kampai'. Testou-se também um modelo genérico de DEMIRSOY et al. (2004), proposto para determinar AF em pessegueiro e desenvolvido nas condições de cultivo da Turquia. O uso de apenas uma dimensão, visando a reduzir a onerosidade nas avaliações, não permite predições adequadas e podem levar a erros estatísticos por alterar a variabilidade dos dados em relação às AF reais. O modelo não destrutivo proposto neste trabalho foi "AF=6,852+0,823L*C-0,691L2-1,614C/L", que pode ser indicado para estimar satisfatoriamente a AF em substituição à análise destrutiva e apresentou ganhos de estimação, quando comparado ao modelo genérico de DEMIRSOY et al. (2004).


ABSTRACT:The prediction of leaf area (LA) without causing damage to the plant is a subject of great interest in agricultural research. In this study, it was developed and tested three models based on the length (L), width (W) or both of these leaf dimensions of 'BRS Kampai' peach trees. Further to this, a DEMIRSOY et al. (2004) generic model proposed to determine leaf area in peach trees growing in Turkey was also tested. The use of only one dimension, which aims to reduce the effort required by the assessor, does not permit adequate predictions and may lead to statistical errors by changing the variability of the original LA data. The model proposed in this study was "LA=6.852+0.823L*W-0.691W2-1.614L/W", this model can be used to satisfactorily estimate the LA, replacing the destructive analysis, and provided a better prediction than the generic model proposed by DEMIRSOY et al. (2004).

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