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Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2022-02-03T18:18:11Z No. of bitstreams: 2 Diandra_Donato2021.pdf: 7062509 bytes, checksum: e511466e5d55126c651dff798f73cf9f (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2022-02-03T18:18:11Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Diandra_Donato2021.pdf: 7062509 bytes, checksum: e511466e5d55126c651dff798f73cf9f (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2021-12-06 PTI - Itaipu With population growth, it is crucial to increase agricultural production in order to ensure food and energy security. As a result, understanding factors that affect crop yield and quality will be essential to face future challenges regarding agricultural fluctuations, mainly caused by global climate change, water demand and soil limitations. The total protein contained in cultivated grains is imperative for the final use of cereal flour, however, total protein measurements are time consuming and high-cost analyses. For this reason, the operation of remote sensing techniques to estimate protein content and grain yield is extremely important for the agricultural producer, in addition to being a non-destructive technique, which makes it possible to obtain prior information on the grain quality with the crop still in the field and in a spatialized way. Therefore, the objective of this study was to estimate biophysical characteristics and grain quality of wheat crops based on the leaf spectrum acquired by hyperspectral sensor with chemometric techniques, such as partial least squares regression (PLSR). The experiment was carried out on a rural property in the municipality of Céu Azul - PR, where meteorological stations are installed for climate data collection. Field analyses were carried out, such as leaf spectroscopy with hyperspectral sensor and laboratory analyses, including leaf pigment content (chlorophyll and carotenoids), protein content and grain hectoliter weight and yield. When estimating chlorophyll A and chlorophyll B, it was obtained mean square error (MSE) between 1.9 and 27.66 µg cm-2 and coefficient of determination (R²) from -0.12 to 0.1, demonstrating lack of model adjustment for the estimation of these parameters. For the estimation of carotenoids, MSE from 0.59 to 1.93 and R² from -0.2 to 0.46 were obtained, demonstrating, likewise, lack of model adjustment for the estimation of these parameters. Regarding the estimates of grain quality parameters, the models also showed a lack of adjustment, given that, for the grain protein content, the MSE ranged from 0.12 to 0.97% with R² between -0.09 and 0.39, evidencing that the phenological stage of booting displayed lower MSE and higher R² for both crops under study. In the estimation of hectoliter weight (PHEC), the MSE values varied from 1 to 1.53, and R² from - 0.02 to 0.22. The lack of model adjustment was due to the low amplitude of variation of the sample database (pigments and quality parameters). The utilization of data from commercial fields is not ideal for the elaboration of PLSR models, requiring conditions that allow a greater range of variation of input data in order to promote the best fit of the model. Com o aumento populacional é crucial aumentar a produção agrícola, para garantir a segurança alimentar e energética. Portanto, entender fatores que afetam o rendimento e a qualidade das safras será importante para enfrentar os futuros desafios, quanto às flutuações agrícolas causadas, principalmente, pelas mudanças climáticas globais, demanda de água e limitações do solo. A proteína total contida nos grãos cultivados é importante para o uso final da farinha de cereais, no entanto as medições de proteína total demandam tempo e são análises de alto custo. Sendo assim, a utilização de técnicas de sensoriamento remoto, para estimar o teor de proteína e o rendimento dos grãos é de extrema importância para o produtor rural, além de ser uma técnica não destrutiva, que possibilita a obtenção de informações prévias da qualidade dos grãos com a cultura ainda em campo e de maneira espacializada. Portanto, o objetivo do trabalho foi estimar características biofísicas e qualidade de grão das culturas de trigo baseado no espectro de folha adquirido por sensor hiperespectral com técnicas de quimiometria como regressão de mínimos quadrados parciais (PLSR). O experimento foi realizado em uma propriedade rural no município de Céu Azul - PR, onde estão instaladas estações meteorológicas para levantamento de dados climáticos. Foram realizadas análises de campo como espectroscopia da folha com sensor hiperespectral e análises de laboratório como: teor de pigmento das folhas (clorofila e carotenoides), teor de proteína e peso hectolitro dos grãos e produtividade. Ao estimar clorofila A e clorofila B obteve-se erro quadrático mínimo (MSE) entre 1,9 e 27,66 µg cm-2 e coeficiente de determinação (R²) de -0,12 a 0,1, demonstrando falta de ajuste do modelo para estimativa desses parâmetros. Para a estimativa de carotenoides obtiveram-se MSE de 0,59 a 1,93 e R² de -0,2 a 0,46, demonstrando falta de ajuste do modelo para estimativa desses parâmetros. Quanto às estimativas de parâmetros de qualidade de grão os modelos também apresentaram falta de ajuste, sendo que para o teor de proteína dos grãos o MSE variou de 0,12 a 0,97% com R² entre -0,09 e 0,39, evidenciando que o estágio fenológico de emborrachamento apresentou menor MSE e maior R² para ambas as safras sob estudo. Na estimativa de peso hectolitro (PHEC), os valores de MSE foram de 1 a 1,53, e R² de -0,02 a 0,22. A falta de ajuste dos modelos se deu devido à baixa amplitude de variação do banco de dados amostral (pigmentos e parâmetros de qualidade). A utilização de dados de talhões comerciais não é ideal para a elaboração de modelos PLSR, necessitando de condições que possibilitem maior amplitude de variação de dados de entrada para promover melhor ajuste do modelo.

Foi avaliada a influência do estádio de maturação (nível de umidade) e o processo de secagem (temperatura) do trigo sobre os valores de composição química e de Energia Metabolizável Aparente corrigida para retenção de nitrogênio (EMAc) pelo método de coleta total em frangos de corte. O trigo foi colhido com 13, 16, 20 ou 30% de umidade e submetido a 40, 70 e 100ºC de temperaturas na secagem, excetuando-se a umidade de 13%, considerado como o trigo seco na lavoura. O maior valor de EMAc (3326 kcal/kg) do trigo foi obtido no tratamento em que se utilizou trigo colhido com 16% de umidade e submetido à secagem de 40ºC. A temperatura na secagem e umidade de colheita altera o valor nutricional do trigo. É necessário conhecer o melhor estádio de maturação na colheita e o processo de secagem do trigo, considerando sua variação nutritiva e posterior emprego em rações avícolas. An experiment was performed to evaluate the chemical composition values and Apparent Metabolizable Energy corrected for nitrogen excretion (AMEn) of wheat grain harvested at different maturity stage (13, 16, 20 and 30% of humidity levels) and drying temperatures (40, 70 and 100 ºC). The grain with 13% of humidity level was considered dried at harvest and was not submitted to drying. The level of 16% of grain humidity at harvesting and the drying temperature of 40 ºC provided the highest AMEn wheat value (3326 kcal/kg, as fed basis). Harvesting humidity and drying temperature affected the nutritional value of wheat. It is necessary to know the best maturity stage at harvest and drying temperatures of wheat grains regarding the variability on its nutritive value and inclusion into poultry diets.