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Tipo documento: Dissertação
Título: Discriminação de espécies de Eucalyptus sp. por espectroscopia no infravermelho próximo (NIR)
Autor(es): Bonfatti Júnior, Eraldo Antonio
Orientador(a): Stangerlin, Diego Martins
Membro da Banca: Stangerlin, Diego Martins
Membro da Banca: Vivian, Magnos Alan
Membro da Banca: Schneid, Eduardo
Resumo : A identificação de espécies florestais pode ser difícil, demorada e onerosa, principalmente quando se trata de espécies do mesmo gênero, sendo necessário tecnologias que possam conferir acurácia e agilidade nesse processo. O presente estudo teve o objetivo de discriminar três espécies do gênero Eucalyptus de importante interesse econômico na região sul do Brasil: Eucalyptus dunnii, Eucalyptus benthamii e Eucalyptus saligna, plantadas na cidade de Canoinhas, estado de Santa Catarina. Para isso foram coletados quatro diferentes componentes arbóreos: madeira, casca, galhos e folhas. Esses componentes arbóreos foram reduzidos a pó para determinação da composição química da biomassa lignocelulósica (teores de holocelulose, de lignina total, de extrativos totais e de cinza), além da coleta do espectro no infravermelho próximo (NIR) com a Transformada de Fourier. Nesses espectros foram testadas oito transformações matemáticas: primeira derivada (1ªD), segunda derivada (2ªD), correção do espalhamento de luz (MSC), padronização normal de sinal (SNV), MSC+1ªD, MSC+2ªD, SNV+1ªD e SNV+2ªD. Para discriminação das espécies foi utilizada a análise de componentes principais (PCA). As três espécies avaliadas apresentaram distinção na composição química de todos os componentes arbóreos. As únicas transformações matemáticas que permitiram sucesso na discriminação das espécies por meio da PCA foram a MSN e SNV, devido a mitigação do efeito do espalhamento da luz na obtenção dos espectros no infravermelho próximo. Os resultados desses tratamentos foram similares e, além da discriminação das espécies, permitiu a identificação dos picos responsáveis por essa discriminação. Considerando os componentes arbóreos a discriminação das espécies foi mais acurada quando a madeira e os galhos foram utilizados, indicando que os componentes com maior teor de extrativos podem ser prejudiciais ao resultado de análises de espectroscopia no infravermelho próximo.
Resumo em lingua estrangeira: The identification of forest species can be difficult, time consuming and expensive, especially when dealing with species of the same genus, requiring technologies that can provide accuracy and agility in this process. The present study aimed to discriminate three species of the genus Eucalyptus of important economic interest in the southern region of Brazil: Eucalyptus dunnii, Eucalyptus benthamii and Eucalyptus saligna, planted in the city of Canoinhas, state of Santa Catarina. For this purpose, four different tree components were collected: wood, bark, branches, and leaves. These tree components were reduced to powder to determine the chemical composition of the lignocellulosic biomass (holocellulose content, total lignin content, total extractives content and ash content), in addition to collecting the near infrared spectrum with Fourier Transform. On these spectra eight mathematical transformations were tested: first derivative (1stD), second derivative (2ndD), light scattering correction (MSC), normal signal standardization (SNV), MSC+1stD, MSC+2ndD, SNV+1stD and SNV+2ndD. Principal component analysis (PCA) was used for species discrimination. The three species evaluated showed distinction in the chemical composition of all tree components. The only mathematical transformations that were successful in discriminating species using PCA were MSN and SNV, due to the mitigation of the scattered light effect in obtaining near infrared spectra. The results of these treatments were similar and, besides the discrimination of species, allowed the identification of the peaks responsible for this discrimination. Considering the tree components, the discrimination of species was more accurate when the wood and branches were used, indicating that the components with higher extractive content can be detrimental to the results of near infrared spectroscopy analysis.
Palavra-chave: Quimiometria
Química da madeira
Espectro
Reflectância
Palavra-chave em lingua estrangeira: Chemometrics
Wood chemistry
Spectrum
Reflectance
CNPq: CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::RECURSOS FLORESTAIS E ENGENHARIA FLORESTAL
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal de Mato Grosso
Sigla da instituição: UFMT CUC - Cuiabá
Departamento: Faculdade de Engenharia Florestal (FENF)
Programa: Programa de Pós-Graduação em Ciências Florestais e Ambientais
Referência: BONFATTI JÚNIOR, Eraldo Antonio. Discriminação de espécies de Eucalyptus sp. por espectroscopia no infravermelho próximo (NIR). 2023. 72 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Florestais e Ambientais) - Universidade Federal de Mato Grosso, Faculdade de Engenharia Florestal, Cuiabá, 2023.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://ri.ufmt.br/handle/1/5734
Data defesa documento: 23-Jan-2023
Aparece na(s) coleção(ções):CUC – FENF – PPGCFA – Dissertações de mestrado

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