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Tipo do documento: Tese
Título: Estimativas de propriedades e identificação da madeira com uso da espectroscopia no infravermelho próximo - NIR
Otros títulos: Property estimates and wood identification using near infrared spectroscopy NIR
Autor: Pace, José Henrique Camargo
Orientador(a): Latorraca, João Vicente de Figueiredo
Primeiro coorientador: Carvalho, Alexandre Monteiro de
Primeiro membro da banca: Latorraca, João Vicente de Figueiredo
Segundo membro da banca: Moulin, Jordão Cabral
Terceiro membro da banca: Paes, Juarez Benigno
Quarto membro da banca: Gomes, Fernando José Borges
Quinto membro da banca: Castro, Jonnys Paz
Palabras clave: modelos preditivos;qualidade da madeira;ensaios não-destrutivos;Mata Atlântica;predictive models;wood quality;non-destructive methods;Atlantic Forest
Área(s) do CNPq: Recursos Florestais e Engenharia Florestal
Química
Probabilidade e Estatística
Idioma: por
Fecha de publicación: 18-feb-2020
Editorial: Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
Sigla da instituição: UFRRJ
Departamento: Instituto de Florestas
Programa: Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais e Florestais
Citación: PACE, José Henrique Camargo. Estimativas de propriedades e identificação da madeira com uso da espectroscopia no infravermelho próximo - NIR. 2020. 97 f. Tese (Doutorado em Ciências Ambientais e Florestais) - Instituto de Floresta, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, 2020.
Resumen: A tecnologia espectral do infravermelho próximo (Near infrared spectroscopy - NIR) é amplamente aplicada no setor florestal, auxiliando nos processos industriais, na prevenção de estruturas em madeira, na identificação de madeiras, dentre outras. O NIR na identificação de madeiras, pode auxiliar no combate ao comércio ilegal das madeiras, especialmente as nativas da Mata Atlântica. Toda a técnica da espectroscopia é combinada com técnicas da estatística multivariada, e essa combinação é conhecida como Quimiometria. Nesse sentido, o objetivo geral desse trabalho foi utilizar a técnica espectral do infravermelho próximo, para auxiliar nas predições relacionadas ao uso da madeira, como estimativas de biomassa florestal, resposta ao ataque de xilófagos e identificação/diferenciação das espécies. Foram utilizadas ao todo 13 espécies nativas da Mata Atlântica, oriundas de plantios homogêneos com espaçamento 3 x 2 m. Com a quimiometria, foram desenvolvidos modelos estatísticos para estimar propriedades da madeira e identificar as espécies, através da tradução dos espectros por meio da Análise de Componentes Principais (Principal Componentes Analyse – PCA), da Regressão pelos Mínimos Quadrados Parciais (Parcial Last Square – PLS ) e pela Regressão por Função Discriminante (PLS-DA). Na separação e identificação das espécies os coeficientes de determinação do modelo gerado pela PLS-DA foi de 0,94 na calibração cruzada e na predição de amostras independentes 0,92, com erro de predição de cerca de 7%. Logo, a utilização dos modelos preditivos com bases nos espectros do NIR, foi significativa tanto para a discriminação quanto para identificação de espécies da Mata Atlântica analisadas. A estimativa da biomassa aérea por meio de métodos não destrutivos, também foram estudadas a fim de conhecer estoque de carbono acumulado. Para tanto foram utilizadas sete diferentes metodologias de estimativa de biomassa seca, de forma direta (destrutivo e não destrutivo) e indireta (modelos estatísticos). Pelo método destrutivo, foi realizada a pesagem e cubagem rigorosa e pelo método não destrutivo, foi utilizada valores de densidade básica estimada pela tecnologia da espectroscopia NIR e a densitometria de raio-X (QTRS-01X Tree Ring Scanner). Os modelos gerados pela PLS, para densidade básica estimada pelo NIR e Raio-X, podem ser utilizados para estimativa de biomassa da parte aérea para as espécies estudas. Elas apresentaram diferentes estratégias no acúmulo de carbono, demonstrando a importância que o manejo florestal tem sobre as espécies nativas da Mata Atlântica. Modelos preditivos para distinguir os estágios da biodegradação de quatro espécies nativa de madeira clara, também foram estudados. Foram feitos os ensaios de biodeterioração e a caracterização químicas, para o reconhecimento do material. A avaliação estatística da perda de massa foi pelo teste não paramétrico (Kruskal-Wallis). A maioria das espécies demostraram alta resistência natural, sendo categorizadas em altamente resistente ao ataque do fungo, e apresentaram uma relação com o teor de extrativos. Os modelos preditivos corroboraram com os resultados da perda de massa, discriminando com 100% de precisão na presença do fungo na madeira. Novos estudos são necessários para ampliar a base de dados trazendo robustez aos modelos preliminares gerados pela PLS-DA, aumentando as informações sobre as espécies com potencial madeireiro da mata atlântica, agregando ao manejo desse bioma mais justificativas em relação a sua viabilidade econômica junto a conservacionista.
Abstract: The near infrared spectral technology (NIR) is widely applied in the forestry sector, assisting in industrial processes, for instance, in the prevention of wooden structures, identification of wood, among others. The NIR used in the identification of wood, can assist in combating the illegal wood trade, especially Atlantic Forest native species. The technique of spectroscopy is combined with techniques of multivariate statistics, and this combination is known as Chemometrics. In this sense, the general objective of this research was to use the near infrared spectral technique to assist in predictions related to the use of wood, such as estimates of forest biomass, response to the xylophages attack and identification / differentiation of the wood species. Thirteen native species from the Atlantic Forest were used, from homogeneous plantations with 3 x 2 m spacing. Using chemometrics, statistical models were developed to estimate wood properties and identify species, through the translation of spectra through Principal Component Analysis (PCA), Partial Least Squares Regression (PLS), and Discriminant Function Regression (PLS-DA). In the separation and identification of the species, the model determination coefficients generated by the PLS-DA was 0,94 in the cross calibration and in the prediction of independent samples 0,92, with a prediction error of about 7%. Therefore, the use of predictive models based on the NIR spectra, was significant for both the discrimination and the identification of Atlantic Forest species analyzed. The estimation of aerial biomass by means of non-destructive methods was also studied to know the accumulated carbon stock. For this purpose, seven different dry biomass estimation methodologies were used, directly (destructive and non-destructive) and indirect (statistical models). The destructive method included rigorous weighing and cubing and the non-destructive method used basic density values estimated by the NIR spectroscopy technology and the X-ray densitometry (QTRS-01X Tree Ring Scanner). The models generated by PLS, for basic density estimated by NIR and X-ray, can be used to estimate aerial part biomass for the studied species. They presented different strategies for carbon accumulation, demonstrating the importance that forest management has on native species of the Atlantic Forest. Predictive models to distinguish the stages of biodegradation of four native species of white wood were also studied. Biodeterioration tests and chemical characterization were carried out to recognize the material. The statistical evaluation of mass loss was by the non-parametric test (Kruskal-Wallis). The species showed high natural resistance, being categorized as highly resistant to the fungus attack and presented a relationship with the extractive content. The predictive models corroborated with the results of the mass loss, discriminating with 100% precision in the presence of the fungus in the wood. Further studies are needed to expand the database, bringing robustness to the preliminary models generated by the PLS-DA, and increasing information on species with timber potential in the Atlantic forest, adding more justification to the management of this biome in relation to its economic viability with the conservationist.
URI: https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/9400
Aparece en las colecciones:Doutorado em Ciências Ambientais e Florestais

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