As novas tecnologias vêm crescendo de forma significativa em todos os setores da sociedade moderna. No campo não é diferente e seu uso tem contribuído para o aumento da produtividade em vários setores do Agronegócio, principalmente no correto uso das tecnologias no apoio ao manejo de animais. Dessa forma, o desenvolvimento de um software que possibilite ao produtor ou pesquisador determinar Área Foliar de forma rápida e barata pode contribuir de maneira significativa para o aumento da capacidade produtiva do setor. Com uma metodologia de trabalho simples o software USPLeaf foi capaz de captar imagens sem necessidade de aparatos sofisticados, exigindo pouco conhecimento técnico para a aquisição e manipulação das imagens, garantindo facilidade de operacionalidade e rapidez de processamento. O sistema foi desenvolvido na Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos (FZEA) da Universidade de São Paulo (USP). Os métodos empregados para a aquisição das imagens consistiram de três dispositivos distintos, sendo o Samsung Galaxy A30, o Smartphone Lenovo K5 e uma câmera semiprofissional Sony Cyber Shot, modelo DSC H300. Como protocolo de coleta foi estabelecido que cada amostra deveria conter três folhas por espécie, sendo obtidas 15 amostras com 3 repetições de imagens por amostra, totalizando 45 amostras por espécie e processadas pelo software USPLeaf e pelo integrador padrão LI-COR 3100. As espécies utilizadas no experimento foram a Brachiaria Mavuno, a Macrotiloma e a Rami. Os resultados obtiveram um ótimo desempenho quando comparados com o método padrão, sendo que para a espécie Mavuno o coeficiente de determinação R² obtido com o dispositivo Samsung Galaxy A30, com a utilização da mesa de captação fixa foi de 97,05%, com o Smartphone Lenovo K5 sem o uso da mesa de captação foi de 90,80%, e com a câmera Cyber Shot DSC H300 sem a mesa de captação foi de 86,25%. Para a espécie Macrotiloma os valores de R² foram, respectivamente, 96,84%, 87,98 e 88,35% e, para a Rami, os valores de R² foram 96,39%, 92,09 e 78,05, respectivamente. Assim, os valores de R² obtidos permitem concluir que o uso do software é extremante eficaz e, que possibilita uma agilidade extremamente grande na obtenção da área foliar para diversos tipos e espécies de plantas, sendo exigido apenas uma padronização mínima na aquisição das imagens, onde a utilização do dispositivo Samsung Galaxy A80, com a utilização da mesa de captura obteve o melhor desempenho quando comparado com o método padrão LI-COR 3100.

New technologies have been growing significantly in all sectors of modern society. In this field it is no different and its use has contributed to increase productivity in various sectors of Agribusiness, mainly in the correct use of technologies to support animal management. Thus, the development of A software that enables the producer or researcher to determine the Foliar Area quickly and cheaply can contribute significantly to the increase in the productive capacity of the sector. With a simple working methodology, the USPLeaf software IS able to capture images without the need for sophisticated apparatus, requiring little technical knowledge to acquire and manipulate the images, ensuring ease of operation and speed of processing. The system was developed at the Faculty of Animal Science and Food Engineering (FZEA) in University of São Paulo (USP). The methods used to acquire images consisted of three different devices, the Samsung Galaxy A30, the Lenovo K5 Smartphone and a Sony Cyber Shot semi-professional camera, model DSC H300. As a collection protocol, it was established that each sample should contain three leaves per species, obtaining 15 samples with 3 repetitions of images per sample, totaling 45 samples per species and processed by the USPLeaf software and by the standard integrator LI-COR 3100. The species used in the experiment were Brachiaria Mavuno, Macrotiloma and Rami. The results obtained an excellent performance when compared with the standard method, and for the Mavuno species the coefficient of determination R2 obtained with the Samsung Galaxy A30 device, with the use of the fixed capture table was 97.05%, with the Smartphone Lenovo K5 without using the pickup table was 90.80%, and with the Cyber Shot DSC H300 camera without the pickup table it was 86.25%. For the Macrotiloma species, R2 values were 96.84%, 87.98 and 88.35%, respectively, and for Rami, R2 values were 96.39%, 92.09 and 78.05, respectively. Thus, the R2 values obtained allow us to conclude that the use of the software is extremely effective and that it allows an extremely great agility in obtaining the leaf area for different types and species of plants, requiring only a minimum standardization in the acquisition of images, where the use of the Samsung Galaxy A80 device, with the use of the capture table obtained the best performance when compared to the standard LI-COR 3100 method.