Espectroscopia do infravermelho próximo para a discriminação das espécies de café cru
Data
2026-03-13
Autores
Silva, Fabrício Bruneli
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Resumo
O café possui grande importância na economia do Brasil, sendo responsável por cerca de 30% da produção mundial. Em 2024, foram exportados aproximadamente 50,6 milhões de sacas de 60 kg. As espécies Coffea arabica e Coffea canephora são as mais comercializadas, sendo o arábica mais valorizado devido às suas características sensoriais, como sabor mais suave e adocicado, além das maiores exigências relacionadas ao seu cultivo. Em função dessas diferenças, o café arábica pode atingir valores de mercado significativamente superiores aos do canéfora, o que favorece a ocorrência de fraudes. Assim, o desenvolvimento de uma metodologia rápida, de baixo custo e robusta para a identificação da espécie apresenta grande relevância econômica. Nesse contexto, este trabalho teve como objetivo desenvolver uma metodologia baseada na espectroscopia no infravermelho próximo (NIRS) para discriminar as espécies arábica e canéfora, tanto em grão quanto moídas. No total, foram utilizadas 207 amostras provenientes das seis principais regiões produtoras de café do Brasil (MG, SP, BA, PR, ES e RO), referentes às safras de 2020 e 2022. As amostras da safra de 2022 foram utilizadas para a calibração dos modelos, enquanto as da safra de 2020 foram empregadas para a validação externa. Os espectros NIR foram obtidos a partir de 50 g de café em grão e 2,0 g de café moído, sendo este último passado em peneira de 32 mesh, na faixa de 400 a 2498 nm, por meio da média de 32 scans. Os espectros foram submetidos aos pré-processamentos de correção multiplicativa de espalhamento (MSC), variável padrão normal (SNV) e primeira derivada. A análise por componentes principais (PCA) indicou que as componentes principais 1 e 2 (PC1 e PC2), obtidas a partir dos espectros tratados com MSC, explicaram juntas 95,75% da variância para o café moído e 97,51% para o café em grão. A Análise Discriminante por Mínimos Quadrados Parciais (PLS-DA) foi empregada para a discriminação das duas espécies e para avaliar a eficiência da seleção de variáveis associadas a compostos presentes em diferentes concentrações nas duas espécies. Para isso, os modelos foram construídos utilizando o espectro NIR completo (1000 a 2498nm) e com regiões selecionadas. Para o café cru moído, o modelo apresentou exatidão de 99,34% na calibração e 100% na validação. Para o café em grão, observou-se alta eficiência na calibração (100%), porém baixo desempenho no conjunto de validação (18,87%). Os modelos com seleção de variáveis apresentaram desempenho semelhante ao obtido com o espectro completo. A partir das regiões selecionadas, foi utilizado um algoritmo iterativo com o objetivo de encontrar a melhor razão entre somas de comprimentos de onda capaz de discriminar as duas espécies, considerando como critérios a maximização da distância entre os grupos e a minimização da variabilidade dentro dos grupos. A equação obtida foi posteriormente ajustada visando maior explicabilidade química, por meio da inclusão de novos comprimentos de onda. Com a equação final, tornou-se possível discriminar as duas espécies de café provenientes de diferentes safras
Descrição
Palavras-chave
NIRS, Quimiometria, Discriminação de espécie, Café cru, Método rápido, Café, Coffea arabica, Coffea canephora, Controle de qualidade