Banca de DEFESA: IZAIAS ROMARIO SOARES DO NASCIMENTO

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: IZAIAS ROMARIO SOARES DO NASCIMENTO
DATA: 24/08/2026
HORA: 13:30
LOCAL: Hibrido - Google Meet
TÍTULO: ESTABILIDADE MORFOFISIOLÓGICA E ESTIMATIVA NÃO DESTRUTIVA DE NITROGÊNIO E CLOROFILAS EM GENÓTIPOS DE Passiflora SOB SALINIDADE
PALAVRAS-CHAVES: estresse salino; maracujazeiro; fisiologia vegetal; fenotipagem não destrutiva; aprendizado de máquina.
PÁGINAS: 60
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Agronomia
SUBÁREA: Fitotecnia
ESPECIALIDADE: Fisiologia de Plantas Cultivadas
RESUMO: A salinidade da água de irrigação é um dos fatores que limitam a produção de mudas de maracujazeiro, especialmente em regiões semiáridas, onde a disponibilidade de água de boa qualidade é restrita. Este trabalho teve como objetivo avaliar a estabilidade morfofisiológica de genótipos de Passiflora em fase de muda sob irrigação salina e desenvolver modelos de estimativa não destrutiva de nitrogênio foliar e índices de clorofila a partir de imagens RGB. A tese foi estruturada em dois artigos. No primeiro, mudas de seis genótipos de Passiflora foram submetidas a cinco condutividades elétricas da água de irrigação, avaliando-se crescimento, biomassa, qualidade de mudas, índices de clorofila, fluorescência da clorofila a, extravasamento de eletrólitos e componentes principais. A salinidade reduziu o desempenho das mudas, porém a resposta variou entre os genótipos; P. foetida apresentou maior estabilidade morfofisiológica relativa, enquanto P. alata e P. cincinnata foram mais sensíveis. No segundo artigo, índices RGB obtidos de imagens foliares foram utilizados para estimar nitrogênio e clorofilas em quatro genótipos submetidos à salinidade, com uso de dados sintéticos restritos à calibração dos modelos. O Gradient Boosting Machine apresentou o melhor desempenho preditivo para nitrogênio, clorofila total, clorofila a e clorofila b, com validação exclusivamente em dados reais. Conclui-se que a seleção de genótipos de Passiflora para ambientes salinos deve integrar crescimento, fisiologia e integridade celular, e que imagens RGB associadas ao aprendizado de máquina representam estratégia rápida, acessível e não destrutiva para fenotipagem de mudas sob estresse salino.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente(a) - 1347774 - WALTER ESFRAIN PEREIRA
Interno(a) - 013.554.153-06 - FRANCISCO THIAGO COÊLHO BEZERRA - UVA
Interno(a) - 1916066 - THIAGO JARDELINO DIAS
Externo(a) à Instituição - JOAO PAULO DE OLIVEIRA SANTOS
Externo(a) à Instituição - PAULO HENRIQUE DE ALMEIDA CARTAXO
Externo(a) à Instituição - ROSIANE DE LOURDES SILVA DE LIMA