Sistema por infravermelho próximo (NIR) para análises de nitrogênio foliar / System by near infrared (NIR) for analysis of nitrogen foliar

RESUMO

O sistema de análises por infravermelho próximo (NIR) tem potencial para substituir metodologias convencionais de análises laboratoriais garantindo qualidade e especificidade. O objetivo do trabalho foi calibrar e utilizar o NIR para análises de nitrogênio foliar de milho e soja. Para a construção do banco de dados e das curvas de calibração, foram selecionados 100 espectros dos 315 obtidos da leitura em triplicata de 105 amostras de folhas de milho, e 73 espectros dos 363 resultantes da leitura em triplicata de 121 amostras de folhas de soja. Os demais espectros foram utilizados para a validação das curvas construídas. Avaliou-se a habilidade de predição dos modelos construídos utilizando-se amostras não pertencentes ao banco de dados, sendo 92 amostras de folhas de milho e 86 amostras de folhas de soja. Todas as amostras foram submetidas também à análise convencional pelo método Kjeldahl. Os resultados foram analisados por comparação, através dos coeficientes de correlação e pelo teste t-Student a 5% de probabilidade. A calibração gerou curvas capazes de estimar resultados que não diferiram estatisticamente dos obtidos pelo método padrão e os coeficientes de correlação de 0,85 e 0,88 para nitrogênio foliar em milho e soja, respectivamente, obtidos na validação indicam que as curvas são válidas e podem gerar resultados confiáveis. Na etapa de predição, os valores encontrados pelo NIR não diferem dos resultados do método padrão e os coeficientes de correlação de 0,79 e 0,85 para milho e soja respectivamente, indicam que o sistema NIR expressa o teor de nitrogênio foliar com confiabilidade aceitável.

ABSTRACT

The system analysis by near infrared (NIR) has the potential to replace conventional methods of laboratory analysis ensuring quality and specificity. The objective of this study was to calibrate and use the NIR for analysis of foliar nitrogen in corn and soybean plants. For building the database and the calibration curves, were selected 100 of the 315 spectra obtained in triplicate reading of 105 samples of corn leaves, and 73 of the 363 spectra resulting from the reading of 121 in triplicate samples of soybean leaves. The remaining spectra were used to validate the constructed curves. Then we evaluated the predictive ability of models built using samples not belonging to the database, 92 samples of leaves of maize and 86 samples of soybean leaves. All samples were also subjected to conventional Kjeldahl analysis. The results were analyzed by comparison of the coefficients of correlation and the t-Student test at 5% probability for difference between means for testing the equality between the methods. The calibration curves generated able to report results statistically equal to the standard method and the correlation coefficients of 0.85 and 0.88 for leaf nitrogen in corn and soybeans, respectively, obtained in the validation indicate that the curves are valid and may yield reliable. In step prediction, the values found by the NIR system for sheets of soybean and corn do not differ from results of standard method and the correlation coefficients of 0.79 and 0.85 for corn and soybean respectively, indicate that the NIR system expressed the leaf N content with acceptable reliability.