Banca de DEFESA: DARLEI GUTIERREZ DANTAS BERNARDO OLIVEIRA

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DARLEI GUTIERREZ DANTAS BERNARDO OLIVEIRA
DATA : 20/03/2026
HORA: 09:00
LOCAL: Defesa remota
TÍTULO:

Espectroscopia vibracional e imagens hiperespectrais com modelagem quimiométrica na análise de fibras
de algodão, sementes de algodão e sementes de tomate.

 

PALAVRAS-CHAVES:

Agricultura de precisão; Análise não destrutiva; Espectrômetros Portáteis; HSI-NIR; Reconhecimento de padrão.

 

PÁGINAS: 170
RESUMO:

Existe uma demanda por métodos analíticos que permitem a avaliar o comprimento de

fibras de algodão e a capacidade germinativa das sementes, bem como para identificação

de variedades tradicionais de sementes de tomate. Assim, o estudo propôs o

desenvolvimento de métodos analíticos empregando tecnologias fundamentadas na

espectroscopia vibracional NIR e Raman, associadas as técnicas quimiométricas de

reconhecimento de padrão (RP). No estudo das fibras de algodão, dados espectrais de 142

amostras foram obtidos utilizando dois espectrômetros NIR portáteis (região espectral de

908 a 16706 nm; 2350 a 2500 nm) e um Raman portátil. Com isso, construiu-se modelos

de análise discriminante por mínimos quadrados (PLS-DA) e análise discriminante linear

(LDA) com seleção de variáveis através dos algoritmos das projeções sucessivas (SPA

LDA), genético (GA-LDA) e colônia de formiga (AOC-LDA). Duas abordagens de

classificação foram realizadas, a primeira para diferenciar entre fibras curtas (CM, 52

amostras) e longas (FL, 90 amostras), enquanto a segunda buscou classificar as classes

internas de FL [Longa (L), Muito Longa (ML) e Extra Longa (EL)], cada classe FL

contendo 30 amostras. De modo geral, os modelos com os dados Raman apresentaram

acurácia de 100% em todas as abordagens e técnicas de RP, enquanto os modelos com

NIR atingiram 100% de acurácia apenas na primeira abordagem e em função do método

de RP e seleção de variáveis. Para avaliação da germinação, 400 sementes de algodão

foram analisadas. Utilizou-se um NIR de bancada (operando na faixa de 1000–2500 nm),

uma câmera hiperespectral na região do NIR (HSI-NIR) operando na faixa de 1000–2500

nm e os NIR portáteis mencionados anteriormente. Testes de germinação foram

conduzidos de acordo com protocolos padronizados como método de referência. Com

isso, modelos PLS-DA foram construídos para classificar as sementes germinadas (G) e

não germinadas (NG). Dentre os instrumentos testados, o NIR de bancada apresentou a

maior acurácia (94,3%), enquanto os dispositivos portáteis apresentaram acurácia entre

87,2% e 83,3%, todas na etapa de teste. Os modelos com os dados HSI-NIR apresentaram

acurácia de 91,0% na abordagem baseada em objeto e 72,5% na abordagem baseada em

pixel. Para o estudo com sementes de tomate, foram obtidas comercialmente sete

variedades, sendo quatro tradicionalmente cultivadas no País Basco, Espanha, e três não

específicas da região. No total, 630 sementes (90 por variedade) foram analisadas

utilizando uma câmera HSI-NIR 996 nm a 2505 nm). Foram construídos modelos PLS

DA para a discriminação entre variedades bascas (B) e não basca (NB), e depois para as

quatro variedades de semente B [Loide (LO), Pikoluze (PI), Deusto (DE) e Aretxabaleta

(AR)]. Os modelos para discriminação entre as variedades B e NB alcançaram uma

acurácia de 84,6% e 99,20% nos níveis de pixel e objeto, respectivamente. Os modelos

em nível de pixel para as variedades LO, PI, DE e AR apresentaram sensibilidades de

0,600 a 1,000 e especificidades de 0,880 a 0,991. No nível de objeto, os respectivos

intervalos foram de 0,867 a 1,000 e de 0,889 a 1,000.

MEMBROS DA BANCA:
Interna - 1650957 - CLAUDETE FERNANDES PEREIRA
Externo à Instituição - DOUGLAS FERNANDES BARBIN
Externo à Instituição - JOSE LICARION PINTO SEGUNDO NETO
Presidente - 1286807 - MARIA FERNANDA PIMENTEL AVELAR
Externo à Instituição - PAULO HENRIQUE GONÇALVES DIAS DINIZ