使用Vis-NIR光谱法测定软管板中的淀粉和碳水化合物。

IF 0.1 Q4 AGRONOMY
Elisson Alves Santana, Daniel Dos Santos Costa, Jose Francismar de Medeiros
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O trabalho foi desenvolvido na região do Vale do São Francisco, seguindo as seguintes etapas: (1) a amostragem das folhas; (2) análise espectrais; (3) determinação em laboratório dos teores de carboidratos e amido; e (4) desenvolvimento dos modelos preditivos de regressão e classificação. Os modelos preditivos de regressão utilizados foram a Regressão por Componentes Principais (PCR) e a Regressão por Quadrados Mínimos Parciais (PLSR). Também foram desenvolvidos modelos discriminante supervisionado para classificar as folhas da mangueira de acordo com as diferentes fontes potássicas utilizada, utilizando a análise discriminante linear (LDA). 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摘要

芒果生产面临挑战,例如芒果枝条的成熟,再加上这一过程中所涉及的良好营养和生物化学,如碳水化合物和淀粉,有利于蔬菜的发育。使用无损和快速技术来确定植物中这些成分的含量,如光谱学,可以优化这些成分的分析。因此,本研究旨在利用不同钾源的Vis-NIR光谱建立测定“Palmer”芒果叶中淀粉和碳水化合物含量的预测模型。这项工作是在旧金山淡水河谷地区进行的,遵循以下步骤:(1)对树叶进行采样;(2) 光谱分析;(3) 实验室测定碳水化合物和淀粉含量;以及(4)开发回归和分类的预测模型。所使用的预测回归模型为主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)。还开发了有监督的判别模型,根据使用的不同钾源,使用线性判别分析(LDA)对软管的叶子进行分类。Vis-NIR光谱显示,使用PCR和PLSR预测碳水化合物和淀粉对“Palmer”软管叶片的无损评估值较低,R2为0.582,低于被认为优秀的模型(R2>0.90);分类模型的发展不允许以64.28%的准确率区分“Palmer”软管叶片中的不同钾来源。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Determinação de amido e carboidrato em folhas de mangueira com o uso espectroscopia Vis-NIR.
A produção de manga apresenta desafios, como a maturação dos ramos da mangueira, que aliada a boa nutrição e bioquímicos envolvidos nesse processo como o carboidrato e o amido favorece o desenvolvimento do vegetal. A utilização de técnicas não destrutivas e rápidas para determinar os teores desses componentes na planta, como a espectroscopia, pode otimizar a realização das análises desses componentes. Diante disso, este trabalho teve como objetivo desenvolver modelos preditivos para determinação de teores de amido e carboidratos em folhas de mangueira “Palmer” com o uso da espectroscopia Vis-NIR submetidas a diferentes fontes de potássio. O trabalho foi desenvolvido na região do Vale do São Francisco, seguindo as seguintes etapas: (1) a amostragem das folhas; (2) análise espectrais; (3) determinação em laboratório dos teores de carboidratos e amido; e (4) desenvolvimento dos modelos preditivos de regressão e classificação. Os modelos preditivos de regressão utilizados foram a Regressão por Componentes Principais (PCR) e a Regressão por Quadrados Mínimos Parciais (PLSR). Também foram desenvolvidos modelos discriminante supervisionado para classificar as folhas da mangueira de acordo com as diferentes fontes potássicas utilizada, utilizando a análise discriminante linear (LDA). A espectroscopia Vis-NIR apresentou valores baixos para a avaliação não destrutivas de folhas de mangueira “Palmer” utilizando PCR e PLSR para predição de carboidrato e amido com R2 de 0,582 menor que os modelos considerados excelentes (R2 >0,90); O desenvolvimento de modelos de classificação não possibilitou a discriminação das diferentes fontes de potássio em folhas de mangueira “`Palmer” com precisão de 64,28%.
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