Comissão
Estatuto
Histórico
Localização
Contato
BIQ
BIBLIOTECA DO INSTITUTO DE QUÍMICA
UNICAMP

 
TESE DE DOUTORADO
 
Autor: Fidêncio, Paulo Henrique
Título: Análise de Solos por Espectroscopia no Infravermelho Próximo e Aplicação de Métodos Quimiométricos
Ano: 2001
Orientador: Prof. Dr. Ronei Jesus Poppi
Coorientador: Prof. Dr. João Carlos de Andrade
Departamento: Química Analítica
Palavras-chave: Redes neurais, Calibração multivariada, Amostras de interesse agrícola, Métodos óticos de análise
Resumo: Este trabalho teve como objetivo determinar o teor de matéria orgânica e nitrogênio em solos e classificar quatro tipos de solos do estado de São Paulo, coletados em diferentes regiões, baseados nos dados de espectros no infravermelho próximo e de métodos quimiométricos baseados em redes neurais. Os espectros de reflectância difusa na região do infravermelho próximo foram obtidos usando um espectrofotômetro CARY UV/VIS/NIR 5G na região de 1000 a 2500 nm, com uma resolução de 4,4 nm. As amostras de solos foram obtidas no Instituto Agronômico de Campinas e distribuídas em quatro classes. Os modelos de classificação foram construídos utilizando redes neurais artificiais de "counter- porpagation" e redes de função de base radial. Os modelos para determinar o teor de matéria orgânica e nitrogênio total foram construídos usando mínimos quadrados parciais, redes neurais artificias com perceptrons em multicamadas e redes de função de base radial. Na classificação dos solos, a rede neural artificial de "counter-propagation" foi a que melhor classificou as amostras. Na avaliação do teor de matéria orgânica, a rede de função de base radial foi a que melhor modelou os dados e forneceu um menor valor de erro de previsão, com erros da ordem de 0,25 mg/g. Na determinação de nitrogênio total, os melhores resultados também foram obtidos utilizando a rede de função de base radial, com erros de 0,64 mg/g.
Abstract: In this work it was determinated the content of organic matter and total nitrogen in soils from São Paulo state collected at different regions, based on the near infrared spectroscopy and chemometrics methods based on neural networks. The diffuse reflectance spectra were obtained using a spectrophotometer CARY UV/VIS/NIR 5G in the range of 1000 to 2500 nm with 4.4 nm resolution. The soils samples were obtained from the Instituto Agronômico de Campinas-Brazil and they were distributed in four classes. The models of classification were constructed utilizing counter-propagation artificial neural networks and radial basis function network. The models to determine the content of organic matter and total nitrogen were constructed using partial least squares, multilayer perceptrons networks and radial basis function networks. In the classification of the soils, the best result were obtained using counter-propagation. In the evaluation of the content of organic matter, the radial basis function networks present the best model and provided the minor value of error of prediction, with errors on the order of 0.25% (w/w). In the determination of total nitrogen the best results were also were obtained using the radial basis function networks, with error of 0.64% (w/w).
Arquivo (Texto Completo): vtls000232700.pdf ( tamanho: 3,33MB )

Instituto de Química / Caixa Postal n° 6154
Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP
13083 - 970, Campinas, SP, Brasil
e-mail: biq@iqm.unicamp.br
© 2012-2014 BIQ