Tese em PDF - departamento de engenharia florestal - ufpr ...

Tabela 9 - Calibrações para MOR (face radial)
Rotina trat. mat. outliers R²c RMSEC R²v RMSEV LV RPD
1 - 0,360 131,0 0,350 132,8 3 1,24
2 - 5 0,570 102,0 0,494 111,0 8 1,48
3 - 5 0,546 104,9 0,514 109,5 5 1,50
1 snv + 1 d 0,397 127,4 0,354 131,8 3 1,25
2 snv + 1 d 3 0,569 102,4 0,469 114,2 8 1,44
3 snv + 1 d 3 0,537 106,0 0,478 112,0 4 1,47
4 snv + 1 d 3 0,632 94,8 0,437 116,9 9 1,40
R²c - coeficiente de determinação da calibração; R²v - coeficiente de determinação da validação; RMSEC – erro padrão da calibração;
RMSEV – erro padrão da validação ; LV – número de variáveis latentes; Outlier – número de amostras descartadas; % - porcentagem de
outliers; RPD – relação da desempenho do desvio;1d – primeira derivada; snv= Standard normal variate.
FONTE: O autor (2010).
Schimleck et al., (2001) estudaram 69 amostras de Eucalyptus delegaten-
sis provenientes de florestas nativas em Victória, Austrália e obtiveram para a
tensão de ruptura esses pesquisadores desenvolveram calibrações com R² de
0,78 e erro padrão de predição de 10,9 MPa.
So et al. (2002) ajustaram boas calibrações para estimar a tensão de
ruptura (R²=0,88) em ensaio de flexão em madeiras de Pinus taeda L. com idade
variando entre 15 e 55 anos.
Kelley et al. (2004b) avaliaram seis tipos de madeira (Pinus taeda, Pinus
palustris Mill., Pinus elliotti Engelm., Pinus echinata Mill, Pinus ponderosa Dougl.
Ex Laws e Pseudotsuga menziesii) com idades entre 26 e 60 anos. Os autores
ajustaram calibrações para a estimativa da tensão de ruptura, para calibrações e
validações com R² entre 0,85 e 0,90.
Segundo Ribeiro (2009) na predição do MOR por meio do infravermelho
próximo pode-se observar que os coeficientes de determinação foram baixos
considerando um número pequeno de fatores, e nem sempre foi possível a
validação do modelo. Ainda segundo o mesmo autor ao submeter as faces da
madeira de Eucalyptus aos ensaios de NIRS, notou-se que para a face
tangencial, que havia sido a melhor face para a predição das outras propriedades,
é possível montar um modelo de calibração com R² de 0,52, utilizando três
fatores, pela técnica do PLS, embora não se possa validar esse modelo, por falta
de um maior número de amostras no conjunto teste, com maior amplitude de
dados.
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