Ciência Florestal (Aug 2010)

Modelos de calibração e a espectroscopia no infravermelho próximo para predição das propriedades químicas e da densidade básica da madeira de <i>Eucalyptus</i>.

  • Lívia Cássia Viana,
  • Paulo Fernando Trugilho,
  • Paulo Ricardo Gherardi Hein,
  • José Reinaldo Moreira da Silva,
  • José Tarcísio Lima

DOI
https://doi.org/10.5902/198050981859
Journal volume & issue
Vol. 20, no. 2
pp. 367 – 376

Abstract

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A espectroscopia no infravermelho próximo (NIRS) surge no campo das ciências florestais como método não destrutivo, rápido e preciso capaz de predizer propriedades tecnológicas da madeira. O objetivo deste trabalho foi aplicar a técnica NIRS para desenvolvimento de modelos de calibração para estimar as propriedades químicas e a densidade básica da madeira de Eucalyptus. Foram utilizados clones de Eucalyptus de três anos de idade, provenientes de plantios comerciais nas localidades de Cocais, Guanhães, Rio Doce-Ipaba e Santa Bárbara, estado de Minas Gerais. As propriedades químicas da madeira e a densidade básica das árvores foram determinadas por metodologia tradicional e correlacionadas com as leituras espectrais por meio da regressão dos mínimos quadrados parciais. As calibrações para estimar a densidade básica da madeira apresentaram coeficientes de correlação em validação cruzada (Rcv) variando de 0,56 a 0,97 e relação de desempenho do desvio (RPD) entre 1,1 e 4,7. Os modelos desenvolvidos para estimar o teor de xilanas e glicanas apresentaram Rcv variando de 0,39 a 0,88 e RPD de 1,1 a 2,1. Para o teor de celulose, lignina e extrativos os modelos de calibração apresentaram Rcv entre 0,10 e 0,87 e valores de RPD entre 0,9 e 2,0. A calibração para predição da relação S/G que apresentou o melhor ajuste (Rcv = 0,90 e RPD = 2,3) foi a que representa as árvores amostradas em Rio Doce. Os modelos de calibração desenvolvidos por meio da espectroscopia no infravermelho próximo mostraram-se eficientes para a densidade básica e propriedades químicas da madeira de clones de Eucalyptus.

Keywords