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Título: Diferenciação de cultivares de girassol por espectroscopia no infravermelho próximo, utilizando sementes e óleo
Título Alternativo: Differentiation of sunflower cultivars by spectroscopy in infrared next using seeds and oil
Autor(es): Vasconcelos, Michelle Conceição
Lattes: http://lattes.cnpq.br/8312921783206954
Orientador: Guimarães, Renato Mendes
Coorientador: Carvalho, Maria Laene Moreira de
Membro da banca: Vieira, Antônio Rodrigues
Membro da banca: Hein, Paulo Ricardo Gherardi
Membro da banca: Rosa, Sttela Dellyzete Veiga Franco da
Membro da banca: Oliveira, João Almir
Assunto: Girassol - Análise espectral
Radiação infravermelha
Sunflowers - Spectrum analysis
Infrared radiation
Helianthus annuus
Data de Defesa: 14-Set-2016
Data de publicação: 30-Set-2016
Agência de Fomento: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Referência: VASCONCELOS, M. C. Diferenciação de cultivares de girassol por espectroscopia no infravermelho próximo, utilizando sementes e óleo. 2016. 54 p. Tese (Doutorado em Agronomia/Fitotecnia)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2016.
Resumo: A diferenciação de cultivares é feita por meio de descritores morfológicos ou por métodos moleculares, que são metodologias caras, destrutíveis, morosa e poluente. Neste trabalho objetivou-se avaliar a técnica de espectroscopia no infravermelho próximo (NIR) e a análise multivariada para a diferenciação de cultivares de girassol utilizando sementes e óleo. Foram utilizadas três cultivares de girassol: BRS 324, Nusol 2100 e Nusol 2500. As sementes foram submetidas à caracterização do perfil dos lotes: determinação do teor de água, teste de germinação, primeira contagem, envelhecimento acelerado, emergência em bandeja, índice de velocidade de emergência e teor de óleo. As amostras foram submetidas à análise no NIR e os espectros foram gerados por meio do detector FT-IR. Para a construção do modelo de calibração foi utilizado o método de classificação multivariada por mínimos quadrados parciais com análise discriminante (PLS-DA), em que as classes (y) são as variáveis dependentes e os espectros obtidos das amostras as variáveis independentes. As cultivares de girassol foram diferenciadas, tanto por óleo quanto por semente. Por óleo obteve-se 100% de acerto na calibração, 92% no teste de y-randomization, 86% na validação cruzada e 92% na validação externa, em que se testa 25% das amostras para validar o modelo. E por sementes 100% de acerto na calibração, 87% no teste de y-randomization, 100% na validação cruzada e 100% na validação externa. Portanto, conclui-se que a técnica de espectroscopia no infravermelho próximo, associada à análise multivariada, diferencia cultivares de girassol, tanto por meio do óleo, extraído de semente com pericarpo e extraído de semente sem pericarpo, quanto por semente, com e sem pericarpo.
Abstract: Morphological descriptors or molecular methods are commonly used to differentiate cultivars but they are expensive, destructible, time consuming and polluting methodologies. This work aimed to evaluate the near-infrared spectroscopy technique (NIR) and multivariate analysis in the differentiation of sunflower cultivars, using seeds and oil. Three sunflower cultivars were used: BRS 324, Nusol 2100 and Nusol 2500. Seeds were submitted to the following analyzes: determination of water content, germination test, first count, accelerated aging, emergence in tray, speed index emergency and oil content. The samples were subjected to analysis in the NIR and the spectra were generated by the FT-IR detector. To construct the calibration model it was used the multivariate classification method of partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA), in which the classes (y) are the dependent variables and the samples' spectra are the independent variables. Sunflower cultivars were differentiated both by oil and by seed. For oil it was obtained 100% accuracy in the calibration, 92% in y-randomization test, 86% in cross-validation and 92% in external validation in which 25% of samples are tested to validate the model. And seeds had 100% accuracy in the calibration, 87% in y-randomization test, 100% in cross-validation and 100% in external validation. Therefore, it is concluded that the near-infrared spectroscopy associated with multivariate analysis differentiates sunflower cultivars, both by oil (extracted from seeds with and without pericarp) and by seed (with and without pericarp).
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/11847
Publicador: Universidade Federal de Lavras
Idioma: por
Aparece nas coleções: DAG - Agronomia/Fitotecnia - Doutorado (Teses)

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