Estimativa de lignina e extrativos em eucalyptus comparando equipamentos NIR portáteis

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorHein, Paulo Ricardo Gherardi-
Autor(es): dc.contributorGomes, Fernando José Borges-
Autor(es): dc.contributorMascarenhas, Adriano Reis Prazeres-
Autor(es): dc.contributorRamalho, Fernanda Maria Guedes-
Autor(es): dc.creatorTavares, Luíza Mendonça Bonfim-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T11:23:42Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T11:23:42Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-09-23-
Data de envio: dc.date.issued2025-07-18-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/60320-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1139939-
Descrição: dc.descriptionWood quality control is essential, as it enables more efficient management of this raw material throughout the production process. Near-infrared (NIR) spectroscopy is a promising technique for monitoring these properties; however, further studies are needed to evaluate the accuracy of its estimations. The objective of this study was to evaluate the performance of portable NIR spectrometers (MicroNIR, Viavi Solutions Inc., CA United States), considering differences in equipment configurations, methodology and operators, in the estimation of lignin and extractive content in Eucalyptus wood. The samples were obtained from Eucalyptus clones supplied by two companies. Principal component analysis (PCA) was applied to evaluate spectral dispersion, partial least squares regression (PLS-R) was used to build predictive models, which were subjected to four validation methods: (1) validation with external data not used in the model calibration; (2) model calibration using 70% of the data and validations with the remaining 30%; (3) calibration using equipment 1 and validation with equipment 2; and (4) calibration using equipment 2 and validation with equipment 1. Regression coefficients were also analyzed to identify the most relevant spectral bands for model construction. The models were selected based on the highest coefficient of determination (R2 ), lowest root mean square error (RMSE) and highest residual predictive deviations (RPD). For lignin content prediction, the 70%/30% validation using equipment 1 showed the best performance compared to the others methods (R2= 0,71, RMSEp= 0,44, and RPD=3,936), in the case of extractive content, the external validation showed high R 2 and RMSEp values, whereas the 70%/30% validation yielded both low RMSEp and low R 2 values, also in equipment 1. Analysis of regression coefficients allowed the identification of bands that differentiate the two components, especially in the 1.000 a 1.300 nm region, corresponding to lignin molecular bands. Therefore, NIR using a portable device demonstrates good potential for predicting the chemical composition of wood.-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
Descrição: dc.descriptionO controle da qualidade da madeira é indispensável, pois permite uma gestão mais eficiente dessa matéria prima ao longo do processo produtivo. A espectroscopia no infravermelho próximo (NIR) é uma técnica promissora para o monitoramento dessas propriedades, no entanto precisa ser mais estudada para avaliar a eficácia de suas estimativas. O objetivo deste estudo foi avaliar o desempenho de dois espectrômetros NIR portáteis (MicroNIR (Viavi Solutions Inc., CA, Estados Unidos)) considerando diferenças nas configurações dos equipamentos, na metodologia e dos operadores na estimativa dos teores de lignina e extrativos em madeira de Eucalyptus. As amostras utilizadas foram obtidas de clones de Eucalyptus de duas empresas. A análise de componentes principais (PCA) foi aplicada para analisar a dispersão dos espectros, a regressão por mínimos quadrados parciais (PLS-R) para construir modelos de predição, submetidos a quatro métodos de validação: (1) validação com dados externos à calibração do modelo; (2) calibração do modelo utilizando 70% dos dados e validação com 30% restantes; (3) calibração do modelo com o equipamento 1 e validação com o equipamento 2; e (4) calibração do modelo com o equipamento 2 e validação com o equipamento 1. Já o coeficiente de regressão foi aplicado para avaliar as bandas mais importantes para a construção dos modelos, os quais foram avaliados pelo maior coeficiente de determinação (R2 ), menor raiz do erro quadrático médio (RMSE) e maior desvio preditivo residual (RPD). Para a predição do teor de lignina a validação do tipo 70%/30% no equipamento 1 apresentou melhor desempenho comparado aos demais (R2= 0,71, RMSEp= 0,44 e RPD=1,76), enquanto para predição do teor de extrativos, a validação com dados externos apresentou altos valores de R 2 e de RMSEp, a validação 70%/30% apresentou baixos valores de RMSEp e de R 2 também no equipamento 1. A análise dos coeficientes de regressão permitiu analisar bandas que diferenciam os dois componentes, principalmente na região de 1.000 a 1.300 nm, caracterizando ligações da molécula de lignina. Dessa forma, o NIR, utilizando equipamento portátil, demonstra um bom potencial para predição dos componentes químicos da madeira.-
Descrição: dc.descriptionArquivo retido a pedido da autoria, até agosto de 2026.-
Descrição: dc.descriptionSociais-
Descrição: dc.descriptionTecnológico-
Descrição: dc.descriptionEconômicos-
Descrição: dc.descriptionMeio ambiente-
Descrição: dc.descriptionTecnologia e produção-
Descrição: dc.descriptionODS 9: Indústria, inovação e infraestrutura-
Descrição: dc.descriptionODS 12: Consumo e produção responsáveis-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Federal de Lavras-
Publicador: dc.publisherPrograma de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia da Madeira-
Publicador: dc.publisherUFLA-
Publicador: dc.publisherbrasil-
Publicador: dc.publisherEscola de Ciências Agrárias de Lavras (ESAL)-
Direitos: dc.rightsAttribution 3.0 Brazil-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/-
Palavras-chave: dc.subjectRadiação no NIR-
Palavras-chave: dc.subjectQuímica da madeira-
Palavras-chave: dc.subjectQualidade da madeira-
Palavras-chave: dc.subjectPredição molecular da madeira-
Palavras-chave: dc.subjectCiências Agrárias-
Título: dc.titleEstimativa de lignina e extrativos em eucalyptus comparando equipamentos NIR portáteis-
Título: dc.titleEstimation of lignin and extractives in eucalyptus comparing portable NIR equipment-
Tipo de arquivo: dc.typedissertação-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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