Banca de DEFESA: JHENNYFER NAYARA NOGUEIRA GOMES

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: JHENNYFER NAYARA NOGUEIRA GOMES
DATA: 21/06/2024
HORA: 14:00
LOCAL: https://meet.google.com/buq-taqa-dyg
TÍTULO:

Transferência de calibração para identificação de madeiras tropicais por espectroscopia NIR independente da umidade

PALAVRAS-CHAVES:

NIR. Madeiras nativas. Estatística multivariada. Aprendizado de máquinas. Inteligência artificial.

PÁGINAS: 60
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Recursos Florestais e Engenharia Florestal
SUBÁREA: Tecnologia e Utilização de Produtos Florestais
RESUMO:

As limitações científico-tecnológicas para identificação de forma rápida e confiável da madeira de espécies florestais a partir de suas características dificultam o monitoramento da cadeia de custódia de madeira certificada. A existência de soluções para discriminação entre espécies é de fundamental importância para o controle e monitoramento da exploração e transporte de madeira nativa. A espectroscopia no infravermelho próximo (NIR) tem se mostrado promissora para essa finalidade devido a sua capacidade de gerar informações em tempo real a partir da leitura em amostras de madeira associada a técnicas de aprendizado de máquinas. Ainda existem lacunas sobre aplicação dessa técnica em madeira considerando a variação de umidade, sendo necessário entender sua influência no desempenho de modelos para classificação desses materiais. Diante disso, objetiva-se avaliar o efeito da umidade da madeira na capacidade preditiva dos modelos para discriminação de espécies com base na assinatura espectral no NIR. Onze espécies nativas provenientes da floresta amazônica foram utilizadas para produzir 121 corpos de prova de madeira, com dimensões 100 x 25 x 4 mm (C x L x E). Os espectros no NIR foram coletados na face radial da madeira na umidade de equilíbrio (UE%), utilizando espectrômetro FT-NIR de bancada (Bruker, modelo MPA) com esfera integradora e espectrômetro MicroNir portátil (Viavi, modelo Onsite-W). Após a saturação dos corpos de prova, os espectros foram coletados na condição de máximo teor de água (MTU) e posteriormente a cada 10% da perda de massa da água (estimada) durante a secagem. A análise de componentes principais (PCA), análise discriminante por mínimos quadrados parciais (PLS-DA) e transferência de calibração foram aplicadas aos dados espectrais por meio do software Chemoface® para discriminar e agrupar as espécies madeireiras conforme as assinaturas espectrais e testar a performance dos modelos. A primeira componente principal dos dados espectrais obtidos na UE% captou 99,87% da variação, sendo capaz de discriminar as espécies em função do gradiente de densidade das amostras de madeira. Foi possível gerar modelos robustos capazes de identificar as espécies independente da umidade da madeira e foi possível realizar a transferência de calibrações entre equipamentos.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - PAULO RICARDO GHERARDI HEIN (Membro)
Interno - THIAGO DE PAULA PROTASIO (Membro)
Externo à Instituição - LÍVIA CÁSSIA VIANA - UFT (Membro)
Externo à Instituição - LUIZ EDUARDO DE LIMA MELO - UEPA (Suplente)
Externo à Instituição - ANTÔNIO JOSÉ VINHA ZANUNCIO - UFU (Suplente)
Externo à Instituição - ANNA CAROLINA DE ALMEIDA ANDRADE - UFS (Membro)