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Impact of moisture and nir sensors on calibration transfer between predictive wood density models of Eucalyptus grandis W. Hill ex Maiden
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1152087
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Hein, Paulo Ricardo Gherardi | - |
| Autor(es): dc.contributor | Chaix, Gilles Christophe | - |
| Autor(es): dc.contributor | Mascarenhas, Adriano Reis Prazeres | - |
| Autor(es): dc.contributor | Ramalho, Fernanda Maria Guedes | - |
| Autor(es): dc.contributor | Chaix, Gilles | - |
| Autor(es): dc.contributor | Tommasiello Filho, Mario | - |
| Autor(es): dc.contributor | Protásio, Thiago de Paula | - |
| Autor(es): dc.creator | Medeiros, Dayane Targino de | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T11:59:49Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T11:59:49Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-09-18 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-25 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/60306 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1152087 | - |
| Descrição: dc.description | Technological solutions for the rapid classification of wood based on density and moisture content are essential for quality control of the raw material in forestry industries. Near-infrared spectroscopy (NIR) combined with machine learning makes it possible to evaluate wood quickly, accurately and non-destructively. As a limitation, this technique requires that models generated by a piece of equipment only be applied to spectra recorded by the same sensor. Thus, transferring calibrations between equipment can be useful for evaluating materials from different sources with spectral information from different sensors. The aim was to develop predictive models and carry out calibration transfer between benchtop and portable NIR equipment to estimate the basic density of wood under different moisture conditions. To do this, specimens were produced from Eucalyptus grandis discs, which were analyzed from the saturated condition (moisture > 30%) to equilibrium moisture. Spectral signatures were collected directly from the surface of the wood using a benchtop NIR spectrometer with integrating sphere and portable NIR equipment. The spectra and the current mass of the specimens were measured every 10% of water desorption in the wood during 10 drying stages. The ratio of anhydrous mass to saturated volume was used to obtain the basic density of the wood. The spectra acquired in the different drying stages were subjected to principal component analysis, discriminant analysis by partial least squares and partial least squares regression. The multivariate regression for estimating wood density was adjusted based on the NIR spectra collected under different moisture conditions in the two pieces of equipment. Regressions were generated considering the global NIR model, the benchtop NIR model and the portable NIR model. The predictive models were tested on batches of unknown samples to check their performance in external validation. In addition, spectra obtained by the benchtop equipment were applied to the model developed from the spectra recorded by the portable equipment and vice versa. Finally, complete cross-validation (leave-one-out) and independent validation were carried out to assess the predictive performance of the models and the equipment in calibration transfer. The models developed showed a prediction coefficient ranging from 0.78 to 0.91 and from 0.77 to 0.87 for the benchtop and portable equipment, respectively. In the calibration transfer, the model's coefficient of determination reached 0.93. As a result, the models were suitable for application to spectral information obtained by different NIR sensors for estimating the basic density of wood in various moisture conditions. The results obtained can facilitate the monitoring and standardization of quality control of raw materials and products from forest-based companies. | - |
| Descrição: dc.description | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq | - |
| Descrição: dc.description | Soluções tecnológicas para rápida classificação da madeira com base na densidade e umidade são fundamentais para o controle de qualidade da matéria-prima em indústrias florestais. A espectroscopia no infravermelho próximo (NIR), associada ao aprendizado de máquinas, possibilita a avaliação da madeira de forma rápida, precisa e não destrutiva. Como limitação, esta técnica requer que modelos gerados por um equipamento sejam aplicados apenas em espectros registrados pelo mesmo sensor. Assim, a transferência de calibração entre equipamentos poder ser útil para avaliar materiais de diferentes origens com informações espectrais de diferentes sensores. Objetivou-se desenvolver modelos preditivos e realizar a transferência de calibração entre equipamentos NIR de bancada e portátil para estimar a densidade básica da madeira em diferentes condições de umidade. Para isso, corpos de prova foram produzidos a partir de discos de Eucalyptus grandis, os quais foram analisados da condição saturada (umidade > 30%) até a umidade de equilíbrio. Assim, assinaturas espectrais foram coletadas diretamente na superfície das madeiras por meio do espectrômetro NIR de bancada com esfera integradora e com o equipamento NIR portátil. Os espectros e a massa corrente dos corpos de prova foram medidos a cada 10% de dessorção de água na madeira em 10 etapas de secagem. Para obtenção da densidade básica da madeira empregou-se a razão entre massa anidra e volume saturado. Os espectros adquiridos nas diferentes etapas de secagem foram submetidos à análise de componentes principais, análise discriminante por mínimos quadrados parciais e regressão dos mínimos quadrados parciais. A regressão multivariada para estimativa da densidade da madeira foi ajustada a partir dos espectros no NIR coletados em diferentes condições de umidade nos dois equipamentos. Foram geradas regressões considerando o modelo NIR global, modelo NIR de bancada e modelo NIR portátil. Os modelos preditivos foram testados em lotes de amostras desconhecidas para verificar o seu desempenho em validação externa. Além disso, espectros obtidos pelo equipamento de bancada foram aplicados no modelo desenvolvido a partir dos espectros registrados pelo equipamento portátil e vice-versa. Por fim, validação cruzada completa (leave-one-out) e validação independente foram realizadas para avaliar a performance preditiva dos modelos e dos equipamentos em transferência de calibração. Os modelos desenvolvidos apresentaram coeficiente de predição variando de 0,78 a 0,91 e de 0,77 a 0,87 para os equipamentos de bancada e portátil, respectivamente. Na transferência de calibração, o coeficiente de determinação do modelo atingiu 0,93. Com isso, os modelos foram adequados para serem aplicados em informações espectrais obtidas por diferentes sensores NIR para estimativa da densidade básica da madeira em várias condições de umidade. Os resultados obtidos podem facilitar o monitoramento e padronização do controle de qualidade da matéria-prima e dos produtos de empresas de base florestal. | - |
| Descrição: dc.description | Arquivo retido, a pedido da autoria, até agosto de 2026. | - |
| Descrição: dc.description | Tecnológico | - |
| Descrição: dc.description | Econômicos | - |
| Descrição: dc.description | Tecnologia e produção | - |
| Descrição: dc.description | ODS 9: Indústria, inovação e infraestrutura | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | en | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Federal de Lavras | - |
| Publicador: dc.publisher | Programa de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia da Madeira | - |
| Publicador: dc.publisher | UFLA | - |
| Publicador: dc.publisher | brasil | - |
| Publicador: dc.publisher | Escola de Ciências Agrárias – ESAL | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Relação água-madeira | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Floresta 4.0 | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Modelagem PLS | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado de máquina | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Water-wood relationship | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Forest 4.0 | - |
| Palavras-chave: dc.subject | PLS modeling | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
| Palavras-chave: dc.subject | CIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL::TECNOLOGIA E UTILIZACAO DE PRODUTOS FLORESTAIS::TRATAMENTO DA MADEIRA | - |
| Título: dc.title | Impact of moisture and nir sensors on calibration transfer between predictive wood density models of Eucalyptus grandis W. Hill ex Maiden | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | tese | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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