Espectroscopia de infravermelho próximo para estimativa da concentração de nitrogênio em plantas e grãos nas culturas do arroz, milho, soja e trigo - Lucchesi, Diego Lima (2023)
Os métodos químicos tradicionalmente empregados para a estimativa do teor de nitrogênio em materiais vegetais e grãos apresentam elevado custo, são operacionalmente ineficientes e necessitam o uso de reagentes químicos, elevando os riscos tanto para o laboratorista quanto para o meio ambiente. A espectroscopia de infravermelho próximo - NIR (Near Infrared Spectroscopy) é um método que possibilita a análise de forma mais eficiente, com menos custos e não geração de resíduos tóxicos. Para que esta técnica apresente boa acurácia e precisão, é necessário a criação de um modelo de calibração multivariada que associe os dados espectrais aos resultados obtidos nas análises químicas. O presente trabalho tem como objetivo a criação de modelos amplos de predição da concentração de nitrogênio em plantas e grãos de milho, arroz, trigo e soja com o uso de diferentes combinações de técnicas de pré-processamento e calibração multivariada. Para o presente estudo foram coletadas e analisadas um total de 899 amostras de folhas e 502 amostras de grãos. Foram utilizados os pré-processamentos Detrend (DET), Standard Normal Variate (SNV) e Savitzky-Golay Derivative (SGD). Os modelos de predição foram desenvolvidos a partir dos seguintes métodos de calibração multivariada: Partial Least Squares Regression (PLSR) e Support Vector Machine (SVM). A calibração do modelo foi feita através da validação cruzada por meio de uma divisão aleatória em segmentos. Os valores preditos de nitrogênio através da espectroscopia foram comparados aos valores mensurados pelo método químico, sendo a acurácia da espectroscopia para este fim avaliada através dos seguintes parâmetros estatísticos: coeficiente de determinação (R2 ), relação entre o desempenho e a distância interquartil (RPIQ) e o erro médio quadrático de predição (RMSE). O uso da espectroscopia de infravermelho próximo foi capaz de predizer com precisão as concentrações de nitrogênio em tecido vegetal, sendo que os melhores resultados foram encontrados com o uso do método de calibração SVM e pré-processamento SNV (R² = 0,99). Adicionalmente, foi verificado que é possível a construção de modelos amplos de predição para os conjuntos de amostras com grãos de trigo e arroz, e folhas de trigo, arroz, milho e soja.