Avaliação da composição bromatologica de silagens de milho: análise em nivel de campo, resultados rápidos e rastreáveis utilizando espectroscopia de infravermelho próximo
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Fecha
2024-01-19Primeiro membro da banca
Del Valle, Tiago Antonio
Segundo membro da banca
Skonieski, Fernando Reimann
Terceiro membro da banca
Meinerz, Gilmar Roberto
Quarto membro da banca
Pardinho, Renan Buque
Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
Objetivou-se construir e avaliar os modelos de calibração multivariada para determinar os parâmetros da composição química das silagens de milho, avaliando o efeito de diferentes formas de processamento das amostras e do tipo de dispositivos portáteis, de 900 a 1700nm, que emprega a reflexctância no infravermelho próximo (NIR) sobre o desempenho desses modelos. Na avaliação das diferentes formas de processamento (amostras in natura integral, in natura triturada, seca em fritadeira elétrica/ triturada e as seca em estufa/ moída) de silagem de milho (n=370) nos parâmetros de um modelo de calibração para análise com um equipamento NIRS portátil. A estimativa da composição química das silagens de milho não foi adequada quando as amostras estavam na forma in natura integral, apresentando coeficientes de determinação (R2) inferiores a 0,75. Enquanto que, dentre as formas de processamento avaliadas as amostras in natura triturada apresentaram melhor predição dos teores de matéria seca (MS) (R2val= 0,82; erro quadrado médio da validação (RMSEV)= 2,59%), fibra em detergente ácido (R2val= 0,72; RMSEV= 3,67); amido (R2val= 0,60; RMSEV= 5,09) e a predição satisfatória para fibra em detergente neutro (FDN), fibra em detergente ácido (FDA) e energia (NDT, ED e EM) da silagem. O processo de secagem das amostras em fritadeira elétrica proporcionou melhora na predição dos teores de proteína bruta e extrato etéreo em relação às formas in natura das silagens. Com relação ao desempenho dos dois dispositivos avaliados (SN6100152 da Texas Instruments e MR-3B51R002 da InnoSpectra), o dispositivo SN6100152 apresentou melhor predição para todas as variáveis testadas, sendo observados para forma triturada valores para os teores de MS (R2val= 0,82; RMSEV=2,59), FDN (R2val= 0,72; RMSEV=3,67), FDA (R2val= 0,77; RMSEV=2,79) e amido (R2val= 0,60; RMSEV=5,09) e desempenho inferior (R2val < 0,42) para cinza, PB e EE. Além disso, o uso da técnica de redes neurais artificiais profundas foi eficiente em melhorar os modelos de calibração em relação a técnica padrão do PLS com valores para MS de R2=0,80; RMSEP=3,20 e R2=0,62; RMSEP=5,81, respectivamente. Portanto, os dispositivos portáteis são capazes de avaliar a composição bromatológica da silagem in loco, e o dispositivo SN6100152 e na forma de processamento triturada das amostras in natura com uso da técnica de redes neurais obtiveram os melhores modelos de predição.
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