Método precoce para diagnóstico da doença “couro de sapo” da mandioca por infravermelho próximo - Freitas, Emile Lemos (2018)
O couro de sapo causa perdas significativas na produtividade de raízes de mandioca (Manihot esculenta Crantz) e de modo geral, a diagnose é realizada de forma visual ou com uso de técnicas moleculares, geralmente de forma tardia. O objetivo deste trabalho foi analisar a viabilidade da espectrometria do infravermelho próximo (NIR) para detecção precoce da doença com diferentes modelos de calibração. A análise do NIR foi realizada em 238 acessos de mandioca (120 sadios e 118 infectados pelo couro de sapo). Os modelos de classificação utilizados foram Bayesian Generalized Linear Model (BGLM), Extreme Learning Machine (ELM), High Dimensional Discriminant Analysis (HDDA), Partial Least Squares (PLS), Parallel Random Forest (PRANDF) e Support Vector Machines with Linear Kernel (SVM). A capacidade preditiva dos modelos foi avaliada pela acurácia e índice de Kappa obtidas por validação cruzada. Os modelos foram testados utilizando todos os comprimentos de onda e seleção de comprimentos de onda por eliminação recursiva de características (RFE) com uso do algoritmo random forest. Os modelos preditivos demonstraram alta eficiência na distinção de acessos sadios e infectados, com acurácia acima de 80%. Quatro modelos (SVM, BGLM, PRANDF, PLS) apresentaram nível de concordância quase perfeita com base no índice de Kappa. Os modelos SVM e BGLM apresentaram elevada acurácia (99,07 e 98,92%, respectivamente) e reprodutibilidade (0,98) na classificação dos acessos. A seleção de comprimentos de onda NIR possibilitou a identificação de faixas mais informativas para construção dos modelos, porém reduziu o desempenho na classificação de todos os modelos, à exceção do ELM. O uso do NIR é uma alternativa viável para a detecção do couro de sapo, com as vantagens inerentes da detecção precoce e precisa, com elevada rapidez e baixo custo em comparação aos métodos tradicionais de diagnose.