Construção de modelos preditivos da densidade basica da madeira de Eucalyptus grandis W Hill ex Maiden pela espectroscopia no infravermelho próximo (NIRS)
0 presente trabalho teve como objetivo obter modelos de predição da densidade básica da madeira de árvores de Eucalyptus grandis, plantadas em espaçamento de 3 x 2m, fertilizadas com K e Na, submetidas ao estresse hidrico. Foram selecionadas 54 e 48 árvores, com 5 e 6 anos, respectivamente, cortando seções transversais do lenho na base e DAP do seu tronco. Foram analisadas a seção transversal de 1.222 corpos de prova de madeira, no espectrômetro NIR MPA da Bruker, nos módulos (i) esfera de integração (12800-3600cm·1) e (ii) sonda de fibra óptica (12800-4000cm-l ), comn resolução espectral 8 cm·1, media de 32 leituras. Posteriormente, foi determinada a densidade básica dos corpos de prova pelo método do máximo teor de umidade. Os dados foram tratados no software The Unscrambler®, sendo simuladas regressões com minimos quadrados parciais (PLS), baseadas nas informaões espectrais e na densidade básica, considerando 6 pré-tratamentos aplicados aos dados espectrais de validav cruzada e independente. Dos 36 modelos, os que apresentam os pârametros mais adequados segundo a literatura foram (i) esfera de integração: pré-tratamento Derivative 1 ;R'cv:0,69;RMSECV: 0,021 g.cm-3, LV: 9; R'p: 0,68; RMSEP: 0,022 g.cm-3, RPD: 1,76; (ii) fibra óptica: sem pré-tratamento;R'cv:0,65;RMSECV: 0,022 g.cm-3, LV: 5; R'p: 0,61; RMSEP: 0,024 g.cm-3, RPD: 1,62. Demonstrou-se, desta forma, que as regressões PLS que correlacionam as informações espectrais e a densidade básica da madeira de E. grandis, apresentam estatisticas satisfatórias, com coeficientes de correlação medios, baixos valores de erro padrão da predição, e RPD próximos a 2.
| Main Authors: | , , , , , , |
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| Format: | article biblioteca |
| Language: | por |
| Subjects: | K10 - Production forestière, U30 - Méthodes de recherche, Eucalyptus grandis, bois, production forestière, stress dû à la sécheresse, fertilisation, modèle de croissance forestière, spectroscopie infrarouge, http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_2693, http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_8421, http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_3061, http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_24993, http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_10795, http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_1374844914634, http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_28568, http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_1070, |
| Online Access: | http://agritrop.cirad.fr/594941/ http://agritrop.cirad.fr/594941/1/ID594941.pdf |
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| Summary: | 0 presente trabalho teve como objetivo obter modelos de predição da densidade básica da madeira de árvores de Eucalyptus grandis, plantadas em espaçamento de 3 x 2m, fertilizadas com K e Na, submetidas ao estresse hidrico. Foram selecionadas 54 e 48 árvores, com 5 e 6 anos, respectivamente, cortando seções transversais do lenho na base e DAP do seu tronco. Foram analisadas a seção transversal de 1.222 corpos de prova de madeira, no espectrômetro NIR MPA da Bruker, nos módulos (i) esfera de integração (12800-3600cm·1) e (ii) sonda de fibra óptica (12800-4000cm-l ), comn resolução espectral 8 cm·1, media de 32 leituras. Posteriormente, foi determinada a densidade básica dos corpos de prova pelo método do máximo teor de umidade. Os dados foram tratados no software The Unscrambler®, sendo simuladas regressões com minimos quadrados parciais (PLS), baseadas nas informaões espectrais e na densidade básica, considerando 6 pré-tratamentos aplicados aos dados espectrais de validav cruzada e independente. Dos 36 modelos, os que apresentam os pârametros mais adequados segundo a literatura foram (i) esfera de integração: pré-tratamento Derivative 1 ;R'cv:0,69;RMSECV: 0,021 g.cm-3, LV: 9; R'p: 0,68; RMSEP: 0,022 g.cm-3, RPD: 1,76; (ii) fibra óptica: sem pré-tratamento;R'cv:0,65;RMSECV: 0,022 g.cm-3, LV: 5; R'p: 0,61; RMSEP: 0,024 g.cm-3, RPD: 1,62. Demonstrou-se, desta forma, que as regressões PLS que correlacionam as informações espectrais e a densidade básica da madeira de E. grandis, apresentam estatisticas satisfatórias, com coeficientes de correlação medios, baixos valores de erro padrão da predição, e RPD próximos a 2. |
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