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http://repositorio.ufra.edu.br/jspui/handle/123456789/1415| Título: | Espectroscopia no infravermelho próximo (NIR) para discriminar espécies florestais produtoras de madeira da Amazônia |
| Orientador: | SILVA, Marcela Gomes da |
| Autor(es): | NOAVAES, Thiago Valente |
| Palavras-chave: | Cadeira produtiva da madeira Identificação de madeira Tecnologia de madeira Espectroscopia Espectroscopia de infravermelho próximo |
| Data do documento: | 2021-06 |
| Editor: | UFRA/Campus Belém |
| Citação: | NOVAES, Thiago Valente. Espectroscopia no infravermelho próximo (NIR) para discriminar espécies florestais produtoras de madeira da Amazônia. Orientador: Dr. Marcela Gomes da Silva. 2021. 91 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Florestais) - Universidade Federal Rural da Amazônia, Campus Belém, 2021. Disponível em: http://repositorio.ufra.edu.br/jspui/handle/123456789/1415. Acesso em: . |
| Resumo: | Na cadeia produtiva da madeira, problemas associados a determinação científica das espécies tem se tornado um dos principais entraves na valoração do produto. Erros de associação de nomes científicos a partir de nomes vulgares tem raiz nos inventários florestais – IF e seguem por todo o percurso da cadeia, resultando em prejuízos econômicos e ecológicos até então imensuráveis por falta de ferramentas que possam ajudar a encontra-los e corrigi-los. Nessa perspectiva é nítida a necessidade de aprimoramento do processo de determinação das espécies para que os IF sejam realizados de forma mais consistentes. Dentro desse contexto, o presente estudo teve como objetivo avaliar o potencial da espectroscopia no infravermelho próximo – NIR, para discriminar madeiras de espécies florestais de ocorrência na Amazônia, a partir de análise multivariada de dados. Foram utilizadas amostras de 6 espécies florestais, a saber: Manilkara elata (Ducke) Chevalier; Dinizia excelsa Ducke; Goupia glabra Aubl.; Hymenaea sp.; Micropholis melinoniana Pierre e Copaifera sp. As amostras foram coletadas no município de Portel/PA, dentro da área do Plano de Manejo Florestal Sustentável - PMFS da empresa ABC Norte-Fazenda Pacajá, e cada espécie foi representada no estudo por 3 árvores, sendo coletado 1 disco na base de cada árvore para produção das amostras. Das 18 árvores utilizadas, foram produzidas 350 amostras cúbicas e 18 baquetas radiais, estas últimas para avaliar o efeito da posição de coleta no plano transversal sentido medula-casca. Também foram considerados para efeito de análise, o tipo de acabamento das peças (motosserra e serra circular), a via de aquisição espectral (fibra óptica e esfera de integração), o tipo de validação dos modelos (cruzada e independente) e a aplicação de pre-tratamento matemático à assinatura espectral. Com os corpos de prova fez-se a aquisição de 1.400 espectros nas amostras cúbicas e 528 espectros nas baquetas radiais. Os resultados indicaram que as amostras de madeira processadas com serra circular resultaram em superfície com melhor interação com a radiação no NIR e os modelos apresentaram maiores valores percentuais de classificação. A esfera de integração foi a via de aquisição espectral que gerou espectros que resultaram em modelos com maiores valores percentuais de classificação correta das amostras de madeira. A espectroscopia no NIR associada à estatística multivariada foi capaz de diferenciar amostras produzidas através de motosserra e serra circular com 98,4% de assertividade. Para árvores da mesma espécie, a média de classificação correta dos modelos baseados em NIR foi acima de 90% e para discriminar espécies diferentes a classificação correta chegou a 99,2%. Os melhores resultados para classificação correta das espécies foram obtidos com espectros adquiridos próximo a medula, chegando a 100% de acerto. Os menores percentuais de classificação das espécies foram obtidos com a abordagem baseada na calibração com espectros coletados via esfera de integração e validação independente com espectros coletados via fibra óptica |
| Abstract: | In the wood production chain, problems associated with the scientific determination of species have become one of the main obstacles in the product's valuation. Errors in the association of scientific names based on common names are rooted in forest inventories - IF and continue along the entire chain, resulting in economic and ecological losses hitherto immeasurable due to the lack of tools that can help to find and correct them. them. From this perspective, there is a clear need to improve the species determination process so that IFs are carried out in a more consistent manner. Within this context, the present study aimed to evaluate the potential of spectroscopy in the near infrared - NIR, to discriminate wood from forest species occurring in the Amazon, based on multivariate data analysis. Samples from 6 forest species were used, namely: Manilkara elata (Ducke) Chevalier; Dinizia excelsa Ducke; Goupia glabra Aubl .; Hymenaea sp .; Micropholis melinoniana Pierre and Copaifera sp. The samples were collected in the municipality of Portel / PA, within the area of the Sustainable Forest Management Plan - PMFS of the company ABC Norte-Fazenda Pacajá, and each species was represented in the study by 3 trees, with 1 disc being collected at the base of each tree. for the production of the samples. Of the 18 trees used, 350 cubic samples and 18 radial drumsticks were produced, the latter to assess the effect of the collection position in the transverse plane towards the marrow-bark. For the purposes of analysis, the type of finishing of the parts (chainsaw and circular saw), the spectral acquisition path (optical fiber and integration sphere), the type of validation of the models (cross and independent) and the application of mathematical pre-treatment to the spectral signature. With the specimens, 1,400 spectra were acquired in the cubic samples and 528 spectra in the radial drumsticks. The results indicated that the wood samples processed with a circular saw resulted in a surface with better interaction with radiation in the NIR and the models presented higher percentage values of classification. The integration sphere was the path of spectral acquisition that generated spectra that resulted in models with higher percentage values of correct classification of wood samples. Spectroscopy in the NIR associated with multivariate statistics was able to differentiate samples produced by chainsaw and circular saw with 98.4% assertiveness. For trees of the same species, the average of correct classification of the models based on NIR was above 90% and for discriminating different species the correct classification reached 99.2%. The best results for correct species classification were obtained with spectra acquired near the spinal cord, reaching 100% accuracy. The lowest percentages of species classification were obtained with the approach based on calibration with spectra collected via the integration sphere and independent validation with spectra collected via optical fiber. |
| URI: | http://repositorio.ufra.edu.br/jspui/handle/123456789/1415 |
| Aparece nas coleções: | Dissertações - Ciências Florestais |
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