Espectroscopia no infravermelho próximo para estimativa da densidade básica de madeiras de Pinus
Marcelo Lazzarotto, Robson Ribeiro Netipanyj, Washington Luiz Esteves Magalhães, Ananda Virginia de Aguiar
2016
Ciência da Madeira
RESUMO A densidade básica é uma das mais importantes características das madeiras e usada em programas de melhoramento genético florestal. Este trabalho teve o objetivo de construir um modelo de predição da densidade básica de madeiras de Pinus maximinoi e Pinus tecunumanii, usando a espectroscopia no infravermelho próximo e análise estatística multivariada. O modelo foi construído com 54 amostras usando mínimos múltiplos quadrados (PLS) como tratamento estatístico (com alisamento do sinal,
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... ação normal padrão SNV e primeira derivada). A curva de calibração apresentou coeficiente de determinação (R 2 ) de 0,94 e erro de validação cruzada de aproximadamente 30 kg m -3 para uma densidade básica média de 517 kg m -3 . Este modelo foi validado externamente com 27 amostras não usadas na construção da curva de calibração. O erro da validação externa foi de aproximadamente 47 kg m -3 e a razão de desempenho do desvio (RPD) de 1,9, mostrando que o modelo pode ser usado para seleção prévia de grande número de amostras. Palavras-chave: NIR; quimiometria, densidade básica; regressão PLS; qualidade da madeira. Near infrared spectroscopy to estimate the basic density of Pinus woods ABSTRACT The basic density is one of the most important characteristics of wood and is used in forest breeding programs. This work aims to develop a prediction model for the basic density of Pinus maximinoi and Pinus tecunumanii woods using near infrared spectroscopy and multivariate statistical analysis. The model was developed with 54 samples using partial least square (PLS) as statistical treatment (with signal smoothing, Standard Normal Variate SNV and first derivative). The calibration curve showed a coefficient of determination (R 2 ) of 0.94 and error of cross validation of approximately 30 kg m -3 for a basic density average of 517 kg m -3 . This model was external validated with 27 samples that were not used in the construction of the calibration curve. The error of the external validation was approximately 47 kg m -3 and the ratio of performance to deviation (RPD) of 1.9, showing that this model can be used for screening selection of a great number of samples.
doi:10.12953/2177-6830/rcm.v7n3p119-126
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