O objetivo deste trabalho foi o desenvolvimento de modelos NIRS para predizer as propriedades
físicas e químicas de madeiras de Eucalyptus, com idades variando de 3 a 7 anos. Foram utilizadas 136
amostras e realizadas análises laboratoriais de densidade básica, teores de lignina e extrativos. Amostras
de cavacos foram moídas em moinho tipo ciclone, para coleta de espectros NIR. Os modelos foram desenvolvidos
por regressão de mínimos quadrados parciais (PLS), sendo testadas transformações matemáticas. Para validação
dos modelos, foram utilizados grupos de amostras externas com diferentes idades, que não participaram
no desenvolvimento do modelo. Os modelos desenvolvidos resultaram em consideráveis coeficientes de
determinação para densidade básica (R2 0,84 a 0,89) e lignina (R2 0,72 a 0,88), mas os melhores valores
foram encontrados para o teor de extrativos (R 2 0,92 a 0,98). Pelos valores de relação de desempenho
de desvio (RPD), verificou-se que amostras com idades diferentes das utilizadas no desenvolvimento dos
modelos não apresentaram boas predições, exceto para densidade básica cujos modelos desenvolvidos
especificamente para as idades de 3 e 7 anos, predisseram satisfatoriamente amostras com idades entre
4 e 6 anos.
The objective of this work was the development of NIRS models for physical and chemical
properties of Eucalyptus wood at the ages 3-7 years. A total of 136 samples were collected for laboratory
analyzes of basic density, lignin and extractives. Chip samples were ground in a cyclone mill to collect
NIR spectra. The models were developed by partial least squares (PLS) regression and tested mathematical
transformations. For model validation were used external samples of different ages. The developed models
resulted in significant coefficients of determination (R 2) for basic density (from 0.84 to 0.89) and lignin
(from 0.72 to 0.88), but the best R 2 values were found for the extractives content (from 0, 92-.98). By
the values of ratio of performance to deviation (RPD) were assessed that samples of different ages used
in development of the models did not show good predictions. But the basic density showed, for models
specifically designed for the ages of 3 and 7 years, satisfactory predictions using samples at the ages 4-
6 years.
