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

- Primeira e Segunda Derivada - Com o cálculo da primeira derivada
variações da linha de base são eliminadas, mas também pequenas diferenças
espectrais são realçadas e a segunda derivada remove variações na inclinação.
Os pré-processamentos foram aplicados conforme estudo preliminar do espectro,
ou região espectral de interesse e objetivando a minimização do RMSEP (Root
Mean Square Error of Prediction).
3.2.11.2 Seleção de variáveis
Segundo Carneiro (2008), as técnicas espectroscópicas geralmente
originam um grande número de variáveis, tornando o processo de regressão
muito demorado. Além disso, algumas variáveis contêm informações que não são
pertinentes ao analito (ruídos) ou podem ser colineares (informações
redundantes). Adicionalmente, existem regiões espectrais, nas quais as variações
das concentrações de um determinado composto não causam variações nos
valores de absorbância.
Deste modo, a habilidade de previsão do modelo de calibração é afetada
pelo excesso de variáveis, podendo ter seu desempenho diminuído. Em
contrapartida, a escolha das regiões espectrais ou de variáveis específicas pode
melhorar a eficiência dos modelos de calibração. Os benefícios da seleção da
região espectral adequada relacionam-se com a estabilidade do modelo de
calibração em relação à colinearidade, como também na interpretação das
relações entre modelo e composição da amostra (JIANG et al., 2002, citado por
CARNEIRO 2008).
Carneiro (2008) usou em seu trabalho o método iPLS, que é uma extensão
iterativa para o PLS, que desenvolve modelos locais PLS em subintervalos
eqüidistantes de toda a região do espectro.
O principal objetivo deste método é prever informação relevante nas
diferentes subdivisões do espectro global, de forma a remover as regiões
espectrais cujas variáveis se apresentam como supostamente de menor
relevância e/ou interferentes. A partir deste ponto, um novo modelo PLS é
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