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modelos de regressão. Delwiche et al. (2004) demonstraram que a aplicação de tratamentos matemáticos nas informações espectrais contribui para o ajuste do modelo. Existem diversos métodos para selecionar variáveis espectrais. Ghasemi et al. (2003) se basearam em algoritmos genéticos para selecionar comprimentos de onda em determinações por meio de regressão dos quadrados mínimos parciais. Tratamentos matemáticos como primeira e segunda derivadas (SAVITZKY e GOLAY, 1964) foram empregados nas informações espectrais para melhorar a qualidade do sinal. Para a primeira derivada, foram adotados polinômios de segunda ordem com janela espectral de seis variáveis (seis pontos antes e seis pontos depois), e para a segunda derivada foram adotados polinômios de terceira ordem com janela espectral de 12 variáveis (12 pontos antes e 12 pontos depois). 4.4.1 Ranqueamento dos modelos NIRS As calibrações foram realizadas utilizando-se 4 rotinas: rotina 1: calibração com todas as amostras e variáveis espectrais; rotina 2: calibração sem amostras anômalas (outliers) e com todas as variáveis espectrais; rotina 3: calibração sem amostras anômalas (outliers) e com seleção de variáveis espectrais pelo teste de incerteza de Martens (WESTAD e MARTENS, 2000). Rotina 4: 1ª e 2ª derivada da informação espectral. Para a validação da equação de calibração foram adotados os métodos da validação cruzada e da validação independente para todas as rotinas. Na validação cruzada, a amostragem foi dividida em 16 segmen- tos de calibração, sendo que em cada segmento oito amostras foram selecionadas (ao acaso) para validação do modelo. Para a validação in- dependente foram utilizadas 80 amostras para calibração e 40 para validação, com seleção aleatória das amostras. A determinação dos parâmetros de calibração e validação foi baseada em análises preliminares. Os critérios adotados para selecionar o modelo de predição para cada propriedade seguiram as recomendações de Fujimoto et al. Hein, Lima, Chaix, (2008) e foram os seguintes: (a) coeficiente de determinação do modelo na validação cruzada (R²cv); (b) erro padrão da validação cruzada (SECV); (c) 79
elação de desempenho do desvio (RPD); (d) número de variáveis latentes (VL) utilizado na calibração. O SECV mede a eficiência do modelo de calibração na predição da propriedade da madeira em um lote de madeiras desconhecidas, diferentes das amostras que compõem o lote de calibração, e a equação é dada em Schimleck et al. (2001). O valor de RPD representa a relação entre o desvio padrão dos valores das propriedades medidas pelo método convencional (Desv. pad.) e o erro padrão da validação cruzada (SECV). Essa estatística fornece uma base de padronização do erro padrão da predição (WILLIAMS e SOBERING, 1993) e torna possível a comparação entre calibrações de diferentes propriedades. 80
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O valor <strong>de</strong> RPD representa a relação entre o <strong>de</strong>svio padrão dos valores<br />
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