17 LECHUGA en hojas bajo estrés hídrico). Todo ello en consonancia con la bibliografía que refiere descensos de clorofila y del contenido en agua en cultivos sometidos a condiciones salinas. Después del pretatamiento y de aplicar el PCA a los espectros del set de calibración se selec- cionó el primer componente PC1 por presen- tar la mayor relación con la salinidad. Se obtuvo así un modelo lineal en el que los coe- ficientes por los que se multiplica cada longi- tud de onda se representan en la Figura 4. La Figura 5 muestra las imágenes virtuales del valor obtenido en cada píxel al aplicar el modelo generado por el PCA. Se aprecian cla- ramente las diferencias entre las hojas Ct y las hojas sometidas al tratamiento S3, evolu- cionando desde píxeles azulados hacia naran- jas y rojizos según aumenta la concentración de salinidad. En la Figura 6, izquierda, se presentan los histogramas medios de las hojas de cada nivel de salinidad. Se com- prueba cómo, según aumenta la concentración salina en la hoja, los histogramas se van desplazando hacia la de- recha y se hacen, en general, más estilizados al concen- trarse una mayor cantidad de píxeles en valores similares. Por otra parte la Figura 6 derecha muestra los rangos de Figura 4: Componente principal PC1 del PCA; indica el valor del coeficiente para cada longitud de onda en el modelo lineal establecido. los valores de las imágenes de cada tratamiento (media +/- rango intercuartil, caja azul, y rango total de los datos, líneas negras). Se pueden diferenciar bien los niveles de salinidad S2 y S3 entre ellos y respecto al Ct y al nivel S1. Lo que coincide con el comportamiento observado en los valores de contenido en agua de las hojas. Por último, la clasificación no supervisada de los histogra- mas de las imágenes artificiales de las hojas, permitió Figura 5: Imágenes virtuales obtenidas al aplicar el modelo generado mediante PCA a todos los píxeles de la imagen. Izqda: hojas del tratamiento Control. Dcha: hojas del tratamiento S3. tecnología