Predição dos atributos do solo a partir de análise estatística multivariada baseada em espectroscopia de infravermelho próximo (NIRS) e imagem digital

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dataload.collectionmapped01 - Doutorado - Químicapt_BR
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dc.contributor.advisorNixdorf, Suzana Lucy [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorBovolenta, Yuri Renanpt_BR
dc.contributor.bancaYabe, Maria Josefa Santospt_BR
dc.contributor.bancaKillner, Mário Henrique Montazzollipt_BR
dc.contributor.bancaVendrame, Pedro Rodolfo Siqueirapt_BR
dc.contributor.bancaBarbosa, Graziela Moraes de Cesarept_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T14:21:18Z
dc.date.available2024-05-01T14:21:18Z
dc.date.created2022.00pt_BR
dc.date.defesa26.05.2022pt_BR
dc.description.abstractResumo: Uma produtividade adequada depende da qualidade do solo para o desenvolvimento das culturas, que influencia e agrega valor ao agronegócio, responsável por 27,4% do Produto Interno Bruto brasileiro em 221 Entretanto, as análises do solo, ainda são realizadas por métodos clássicos, que demandam demasiado tempo e utilizam grande quantidade de reagentes Desta forma, este estudo objetiva avaliar o desempenho de métodos rápidos alternativos ao emprego de métodos primários de referência Para isso, investigou-se a capacidade da espectroscopia no visível e infravermelho próximo (Vis-NIRS) associada a quimiometria, em efetuar a predição dos principais parâmetros analíticos do solo A escolha desta técnica foi feita por não exigir muitas etapas no processo de preparo da amostra, de forma a preservar as características físicas e químicas das amostras, eliminar o uso de reagentes e agilizar as determinações rotineiras, cuja demanda é crescente nos laboratórios de solo Para isso, buscou-se inicialmente determinar os valores dos principais parâmetros analíticos por suas respectivas técnicas primárias Em seguida, os espectros Vis-NIR foram obtidos em um equipamento de bancada, pelo uso de 2,5 g de terra fina seca ao ar, disposta em cela de quartzo do tipo spinning Os dados de toda a faixa espectral (4-25 nm) das 227 amostras de solo foram utilizados para a criação de um banco de dados Efetuou-se a segunda derivada como processamento dos dados dos espectros Vis-NIR Inicialmente, aplicou-se a análise de componentes principais (PCA) aos resultados das técnicas primárias e do Vis-NIR, para avaliar o potencial de separar em grupos, levando em conta sua classificação de textura (areia, silte e argila) Em seguida, criou-se três modelos estatísticos empregando-se: regressão por componentes principais (PCR); regressão por mínimos quadrados parciais (PLS) e regressão por mínimos quadrados parciais modificados (PLSM), para verificar os níveis de correlação e predição de matéria orgânica (MO), granulometria, soma de bases (SB), pH, acidez (H+Al), P, S, Ca, Mg e Saturação por bases (V%) Houve correlação entre os resultados preditos pelos modelos estatísticos PLS, PCR e PLMS validados e os resultados das técnicas primárias, com coeficientes de determinação linear (R2>,95) para silte, areia e argila Não houve diferença significativa em nível de 5%, quando comparados os coeficientes de variação de resultados primários, obtidos em ensaios de proficiência de laboratórios de referência em solo Conclui-se que, a aplicação Vis-NIR é viável e contribui na análise dos principais parâmetros analíticos do solo, considerando a simplicidade de operação, redução de mão-de-obra, maior frequência analítica e menor quantidade de passivo ambiental gerado pela redução de resíduos em laboratórios de análises químicas e agronômicaspt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: An adequate productivity depends on the quality of the soil for the development of crops, which influences and adds value to agribusiness, responsible for 274% of the Brazilian Gross Domestic Product in 221 However, soil analyzes are still carried out by classical methods, that require too much time and use a large amount of reagents Thus, this study aims to evaluate the performance of rapid alternative methods to the use of primary reference methods For this, the ability of visible and near infrared spectroscopy (Vis-NIRS) associated with chemometrics to predict the main analytical parameters of the soil was investigated This technique was chosen because it does not require sample preparation in order to preserve the physical and chemical characteristics of the samples, eliminate the use of reagents and speed up routine determinations whose demand is increasing in soil laboratories For this, it was initially sought to determine the values of the main analytical parameters by their respective primary techniques Then, the Vis-NIR spectra were obtained in a benchtop equipment, using 25 g of air-dried fine earth placed in a quartz spinning cell Data from the entire spectral range (4-25 nm) of the 227 soil samples were used to create a database The second derivative was performed as data processing of the Vis-NIR spectra Initially, principal component analysis (PCA) was applied to the results of the primary techniques and the Vis-NIR to evaluate the potential to separate into groups, taking into account their texture classification (sand, silt and clay) Then three statistical models were created using: regression by principal components (PCR); partial least squares regression (PLS) and modified partial least squares regression (PLSM), to verify the correlation and prediction levels of organic matter (OM), granulometry, sum of bases (SB), pH, acidity (H+Al), P, S, Ca, Mg and Base saturation (V%) There was a correlation between the results predicted by the validated PLS, PCR and PLMS statistical models and the results of the primary techniques, with coefficients of linear determination (R2>95) for silt, sand and clay There was no significant difference at the 5% level when comparing the coefficients of variation of primary results, obtained in proficiency tests of reference laboratories in soil It is concluded that the Vis-NIR application is viable and contributes to the analysis of the main analytical parameters of the soil, considering the simplicity of operation, reduction of manpower, greater analytical frequency and less amount of environmental liability generated by the reduction of residues in chemical and agronomic analysis laboratoriespt_BR
dc.description.notesTese (Doutorado em Química) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Químicapt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/13933
dc.languagepor
dc.relation.coursedegreeDoutoradopt_BR
dc.relation.coursenameQuímicapt_BR
dc.relation.departamentCentro de Ciências Exataspt_BR
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Químicapt_BR
dc.subjectQuimiometriapt_BR
dc.subjectAnálise multivariadapt_BR
dc.subjectModelos matemáticospt_BR
dc.subjectEspectroscopia de infravermelho próximopt_BR
dc.subjectChemometricspt_BR
dc.subjectMultivariate analysispt_BR
dc.subjectMathematical modelspt_BR
dc.subjectNear infrared spectroscopypt_BR
dc.titlePredição dos atributos do solo a partir de análise estatística multivariada baseada em espectroscopia de infravermelho próximo (NIRS) e imagem digitalpt_BR
dc.typeTesept_BR

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