Title:	Avaliação do teor de água de sementes florestais nativas com tecnologias de espectrometria e machine learning.
Authors:	FERREIRA, M. A. R. GOMES, R. A. SILVA, J. de J. FREITAS, S. T. de DANTAS, B. F.
Affiliation:	MARIA APARECIDA RODRIGUES FERREIRA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE FEIRA DE SANTANA; RAQUEL ARAÚJO GOMES, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE FEIRA DE SANTANA; JAILTON DE JESUS SILVA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE FEIRA DE SANTANA; SERGIO TONETTO DE FREITAS, CPATSA; BARBARA FRANCA DANTAS, CPATSA.
Date Issued:	2024
Citation:	In: CONFERÊNCIA BRASILEIRA DE RESTAURAÇÃO ECOLÓGICA, 5., 2024, Juazeiro e Petrolina. O futuro da restauração: anais. Londrina: SOBRE, 2024.
Pages:	p. 154.
Description:	A espectrometria aliada à aprendizagem de máquinas pode ser um método não destrutivo eficaz para avaliar a qualidade de sementes florestais nativas para projetos de restauração. O objetivo deste estudo foi desenvolver modelos para a avaliação do teor de água (TA) de sementes utilizando um espectrômetro Vis-NIR portátil e comparar quatro algoritmos de aprendizagem de máquina. As sementes de catingueira-verdadeira e angico-de-caroço de diferentes populações foram hidratadas (atmosfera úmida) ou desidratadas (sílica-gel) para formação de sub lotes com diferentes TA. Para avaliação espectral do TA das sementes, foi realizada a leitura individual das sementes com espectrômetro portátil F-750 (Felix Instruments, EUA). O TA de referência foi obtido após secagem a 105 oC/ 24h, pesando-se as sementes individualmente. A validação externa e interna do modelo foi realizada, a partir da divisão do conjunto de dados para as etapas de treinamento (70%; validação cruzada com 10 dobras) e de teste (30%). Os dados espectrais foram processados no software Weka 3.8.6. Os algoritmos discriminativos aplicados foram dos grupos function (Support Vector Machine e Multilayer Perceptron e Gaussian Processes) e trees (Random Forest). O algoritmo Multilayer Perceptron demonstrou os melhores resultados para as duas espécies com R= 0.80 e RMSE=5.58 e MAE=3.90 (angico-de-caroço) e R=0.92, RMSE=3.83 e MAE=3.25 (catingueira-verdadeira) para o TA das sementes. Deste modo, o uso da espectroscopia do infravermelho próximo com aplicação do algoritmo Multilayer Perceptron é eficiente para a determinação do TA de sementes nativas florestais.
Thesagro:	Caatinga Semente Florestal
NAL Thesaurus:	Fabaceae
Keywords:	Espectroscopia Sementes florestais nativas Catingueira-verdadeira Angico-de-caroço
Type of Material:	Resumo em anais e proceedings
Access:	openAccess
Appears in Collections:	Resumo em anais de congresso (CPATSA)