Desenvolvimento de modelos de calibração NIRS para minimização das análises de madeiras de Eucalyptus spp.
Foi avaliada a técnica de seleção de amostras de madeira de Eucalyptus spp. pelo algoritmo de Kennard- Stone para desenvolvimento de modelos de calibração NIRS (Espectroscopia de Infravermelho próximo), objetivando minimizar o número de amostras, mas mantendo a precisão dos modelos. Foram utilizadas...
| Main Authors: | , , , |
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| Format: | Article |
| Language: | Portuguese |
| Published: |
Universidade Federal de Santa Maria
2011-01-01
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| Series: | Ciência Florestal |
| Online Access: | http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=53420071019 |
| Summary: | Foi avaliada a técnica de seleção de amostras de madeira de Eucalyptus spp. pelo algoritmo de Kennard- Stone para desenvolvimento de modelos de calibração NIRS (Espectroscopia de Infravermelho próximo), objetivando minimizar o número de amostras, mas mantendo a precisão dos modelos. Foram utilizadas 3.369 amostras de madeiras de Eucalyptus spp. para desenvolvimento de modelos NIRS para densidade básica, teor de lignina e teor de extrativos em álcool-tolueno. Os modelos de calibração desenvolvidos com a totalidade das amostras para predição dos parâmetros de qualidade da madeira foram comparados com modelos desenvolvidos utilizando apenas 1.000, 500, 200 e 100 amostras selecionadas pelo algoritmo de
Kennard-Stone. As análises dos parâmetros estatísticos comprovaram a similaridade dos modelos, com exceção dos modelos desenvolvidos com apenas 100 amostras, demonstrando a eficiência desta técnica no desenvolvimento de calibrações NIRS, possibilitando considerável economia de tempo e de custo das análises. |
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| ISSN: | 0103-9954 1980-5098 |