Objetivou-se, com este trabalho, desenvolver uma equação confiável, que possibilite calcular a área foliar de forma rápida e não destrutiva, utilizando medidas lineares da folha, para as diferentes espécies de Passiflora (P. alata, P. coccinea, P. gibertii, P. ligularis, P. misera, P. mucronata, P. nitida, P. setacea). Foram coletadas trezentas folhas, de diferentes tamanhos, de cada espécie. Realizaram-se análises de regressão da área foliar versus comprimento da nervura principal, maior largura da folha e o produto destas. A área foliar foi medida com um dispositivo de medição automática e as medidas lineares foram determinadas utilizando-se régua. O modelo linear escolhido, para todas as espécies, foi o que utiliza o produto das variáveis independentes, por apresentar maior coeficiente de determinação (R²) e maior significância do coeficiente de regressão. Os modelos apresentaram coeficiente de determinação ajustado superior a 0,927 e índice de desempenho ótimo, segundo a classificação de Camargo e Sentelhas. No processo de validação do modelo, mostrou-se que a correlação da área foliar medida com a área foliar observada foi muito alta. Os resultados obtidos neste estudo demonstram que a área foliar das espécies de Passifloras podem ser preditas, usando-se as determinações do comprimento e da largura das folhas.

The objective of the present study was to develop a reliable equation which enables a fast and non-destructive calculation of leaf area using linear leaf measures from different Passiflora species (P. alata, P. coccinea, P. gibertii, P. ligularis, P. misera, P. mucronata, P. nitida, P. setacea). Three hundred leaves with different sizes were collected from each species. It was performed the analysis of regression of leaf area versus lenght of the main vein, greatest leaf width and their product. Leaf area was measured with a device for automatic measurement and linear measures were determined using a ruler. The linear model chosen for all species, was the one which uses independent variables product because it presents the greatest coefficient of determination (R²) and significative coefficient of regression. The models showed adjusted coefficient of determination higher than 0.927 and optimal performance index, according to the classification of Camargo and Sentelhas. In the process of model validation, it was shown that the correlation between measured leaf area and observed leaf area was very high. The results of this study demostrate that leaf area of Passiflora species can be predicted, using the measurements of the length and width of leaves.