O estudo do comportamento espectral permite a modelagem estatística de dados, empregando métodos simples e multivariados de análise, tais como técnicas de regressão múltipla, de análise de agrupamentos e de análise de componentes principais. O uso dessas técnicas permite selecionar, agrupar e quantificar a participação dos fatores determinantes da produção que estão associados com a variação da resposta fisiológica da planta em dado local. O objetivo do trabalho foi analisar através da estatística multivariada o comportamento espectral de folhas de café, ingá e fotínia. As análises foram feitas no LeafClip e os agrupamentos gerados no STATISTICA. Foi utilizada a resposta espectral de folhas secas, sadia, em senescência e de tonalidades vermelha e amarela. A metodologia apresentada foi capaz de explicar 79,53% da variabilidade dos dados inseridos, mesmo com apenas 10 tipos de folhas. A utilização da análise multivariada sobre o estudo demonstrou-se adequada, evidenciando a melhor interpretação das curvas espectrais e destacando os diferentes pigmentos existentes nas folhas
