Prediction of secondary metabolites in maize under different nitrogen inputs by hyperspectral sensing and machine learning

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Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.contributorState University of Mato Grosso (UNEMAT)-
Autor(es): dc.creatorSilva, Meessias Antônio da-
Autor(es): dc.creatorCampos, Cid Naudi Silva-
Autor(es): dc.creatorPrado, Renato de Mello-
Autor(es): dc.creatorSantos, Alessandra Rodrigues dos-
Autor(es): dc.creatorCandido, Ana Carina da Silva-
Autor(es): dc.creatorSantana, Dthenifer Cordeiro-
Autor(es): dc.creatorOliveira, Izabela Cristina de-
Autor(es): dc.creatorBaio, Fábio Henrique Rojo-
Autor(es): dc.creatorSilva Junior, Carlos Antonio da-
Autor(es): dc.creatorTeodoro, Larissa Pereira Ribeiro-
Autor(es): dc.creatorTeodoro, Paulo Eduardo-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T16:54:20Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T16:54:20Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-04-29-
Data de envio: dc.date.issued2024-10-31-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1016/j.infrared.2024.105524-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/11449/305992-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/305992-
Descrição: dc.descriptionFlavonoids are compounds resulting from secondary plant metabolism that provide benefits to human health by food. This study aimed to accuracy of predicting flavonoids in maize plants subjected to different nitrogen rates using hyperspectral reflectance and machine learning (ML) algorithms. The experiment was carried out in randomized blocks in a 4 × 5 factorial design (four N inputs: 0; 30; 60 and 120 % of the recommended N input; and five readings of the reflectance spectra in maize leaves from different vegetative stages: V6, V8, V10, V12 and V14, in four replications, totaling 80 treatments. N rates were applied in the V4 and V8 phenological stages, using urea as the N source. For hyperspectral analysis, four leaves from each treatment were collected and analyzed using a spectroradiometer (FieldSpec 4 HRes, Analytical Spectral Devices), capturing the spectrum in the 350 to 2500 nm range. Subsequently, the leaf samples used in the reflectance readings were dried, ground and subjected to isoflavone quantification, analyzed by ultra-performance liquid chromatography in three repetitions, quantifying daidzein 1 (D1), daidzein 2 (D2), genistein 1 (G1), genistein 2 (G2), and total isoflavones. Data obtained was subjected to machine learning analysis, testing two data set input configurations: wavelengths (WL) and calculated spectral bands (B), and D1, D2, G1, G2 and total isoflavones as output variables. The ML algorithms tested were artificial neural networks (ANN), REPTree (DT), M5P decision tree (M5P), ZeroR (R), Random Forest (RF) and support vector machine (SVM), evaluated according to their performance by the correlation coefficient (r) and mean absolute error (MAE). The results show that the SVM algorithm had the highest accuracy in predicting the variables D1, D2, G1, G2 and total isoflavones, outperforming the other algorithms when WL was used as input in dataset.-
Descrição: dc.descriptionFundação de Apoio ao Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do Estado de Mato Grosso do Sul-
Descrição: dc.descriptionFederal University of Mato Grosso do Sul (UFMS) Chapadão do Sul, MS-
Descrição: dc.descriptionDepartament of Soil and Fertilizers Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” UNESP/FCAV-
Descrição: dc.descriptionDepartment of Geography State University of Mato Grosso (UNEMAT), MT-
Descrição: dc.descriptionDepartament of Soil and Fertilizers Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” UNESP/FCAV-
Descrição: dc.descriptionFundação de Apoio ao Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do Estado de Mato Grosso do Sul: 07/2022-
Descrição: dc.descriptionFundação de Apoio ao Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do Estado de Mato Grosso do Sul: 149/2024-
Descrição: dc.descriptionFundação de Apoio ao Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do Estado de Mato Grosso do Sul: 318/2022-
Descrição: dc.descriptionFundação de Apoio ao Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do Estado de Mato Grosso do Sul: 88/2021-
Descrição: dc.descriptionFundação de Apoio ao Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do Estado de Mato Grosso do Sul: 94/2023-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationInfrared Physics and Technology-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectComputational intelligence-
Palavras-chave: dc.subjectFlavonoids-
Palavras-chave: dc.subjectIsoflavones-
Palavras-chave: dc.subjectSpectroradiometry-
Palavras-chave: dc.subjectSupport vector machine-
Título: dc.titlePrediction of secondary metabolites in maize under different nitrogen inputs by hyperspectral sensing and machine learning-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
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