Predição de Concentrações de Óleo e Ácido Oleico em Grãos Individuais de Milho (Zea Mays L.) Usando Imagem Hiperspectral de Reflectância no Infravermelho Próximo e Análise Multivariada

Devido à sua estrutura heterogênea e variabilidade de forma, os grãos individuais de milho (Zea mays L.) apresentam um desafio óptico para a determinação espectroscópica não destrutiva de sua composição química. A crescente demanda na ciência agrícola por conhecimento das características específicas dos grãos está impulsionando a necessidade de encontrar métodos de exame de alto rendimento. Neste estudo, a imagem hiperspectral de reflectância no infravermelho próximo (NIR) foi utilizada para medir pequenos conjuntos de grãos na faixa espectroscópica de 950 nm a 1700 nm. A análise de imagem e a análise de componentes principais (PCA) foram utilizadas para determinar a parte do grão a partir das regiões do endosperma, bem como para definir grãos individuais como objetos em conjuntos de grãos. A análise de mínimos quadrados parciais (PLS) foi utilizada para prever concentrações de óleo ou ácido oleico derivadas de espectros do germem ou do grão inteiro. A precisão relativa do erro quadrático médio mínimo validado cruzado (RMSECV) e do erro quadrático médio de previsão (RMSEP) para as concentrações de óleo e ácido oleico foram comparadas para dois conjuntos de duzentos grãos. Um método de previsão estatística ideal foi determinado usando um conjunto limitado de comprimentos de onda selecionados por um algoritmo genético. Dado esses parâmetros, o conteúdo de óleo foi previsto com um RMSEP de 0,7% e o conteúdo de ácido oleico com um RMSEP de 14% para um determinado grão de milho.