Resumos

Com o aumento da demanda por produtividade no setor florestal, a espectroscopia no infravermelho próximo (NIR) tem se destacado como uma técnica promissora para o monitoramento das propriedades da madeira. Esse controle é indispensável nas fábricas de celulose, pois permite uma gestão mais eficiente da carga alcalina no processo de polpação, melhorando a qualidade do produto final. A técnica NIR baseia-se na interação da radiação eletromagnética com as ligações químicas do material, gerando picos de reflectância para diferentes compostos orgânicos. Este estudo avaliou o uso de um equipamento NIR portátil para estimar os teores de lignina e extrativos em Eucalyptus, a partir de amostras de clones de duas empresas. A regressão por mínimos quadrados parciais (PLS-R) foi aplicada para construir modelos de predição. A análise espectral permitiu identificar picos característicos de cada componente químico da madeira. Aplicação de tratamentos matemáticos aos espectros brutos – corrigindo ruídos e imperfeições – foi fundamental para destacar as regiões espectrais mais informativas, essenciais à modelagem. Os modelos foram validados por dois métodos: (1) com dados externos; (2) calibração com 70% dos dados e validação com 30%. Os valores para o teor de extrativo foram observados na validação com dados externos (R²= 0,737). Para o teor de lignina, o modelo 70%/30% obteve R² de 0,713. Dessa forma, a espectroscopia no infravermelho próximo (NIR), utilizando equipamento portátil, demonstra bom potencial para predição rápida dos componentes químicos da madeira, além de se mostrar vantajosa para aplicações industriais, pois permite a caracterização química em tempo real.