Resumo
É de conhecimento que a nutrição das plantas e os aspectos relacionados à mesma são importantes para a produtividade agrícola. A investigação de folhas de plantas pode fornecer informações importantes sobre nutrição, condição do solo e manejo integrado de pragas.
O infravermelho próximo (NIR) vem sendo empregado para investigar componentes foliares há algumas décadas por ser uma técnica rápida, não destrutiva e não invasiva. Assim, o objetivo do presente artigo é abordar o estado da arte em que se encontra o uso do NIR na avaliação quantitativa foliar.
Introdução
O aumento da produtividade agrícola é imprescindível e não requer apenas o manejo do solo, o uso de pesticidas ou agentes biológicos para obter melhores safras, mas também a melhoria da qualidade das sementes e grãos e outros fatores intrínsecos. Os estudos de folhas de plantas in vivo fornecem informações importantes sobre nutrição, condição do solo e manejo integrado de pragas e podem ser utilizados para a obtenção de dados que viabilizem uma melhor produtividade e, para tanto, o infravermelho próximo (NIR) é uma técnica muito útil (WANG, 2004).
O NIR é um tipo de espectroscopia vibracional que corresponde à faixa de comprimento de onda de 750 a 2500 nm (número de onda: 13300 a 4000 cm-1). Os métodos analíticos resultantes do uso da região espectroscopica no NIR refletem suas características mais significativas, como: rápido (um minuto ou menos por amostra), não destrutivo, não invasivo, com alta penetração no feixe de radiação da sondagem, adequado para uso em linha, aplicação quase universal (qualquer molécula contendo ligações CH, NH, SH ou OH), com demandas mínimas de preparação de amostras.
O principal avanço nas aplicações tecnológicas dessa técnica foi possível pelo desenvolvimento computacional e pela nova disciplina de quimiometria (PASQUINI, 2003; PASQUINI, 2018). A quimiometria envolve a aplicação de métodos estatísticos e matemáticos, bem como aqueles baseados na lógica matemática, à análise química, fornecendo as ferramentas para coletar informações e seu uso sábio (OTTO, 2017; BROWN, 2017). Outro avanço foi o uso da imagem hiperespectral (HSI).
HSI é uma combinação de duas tecnologias consolidadas que incluem espectroscopia e imagem, em que uma imagem é adquirida ao longo dos comprimentos de onda na região do NIR para especificar o espectro completo de comprimento de onda de cada pixel do plano de imagem.
As análises com NIR-HSI geram um grande conjunto de dados em uma superfície de amostra, conhecida como hipercubo. Esta estrutura pode ser compreendida como duas dimensões espaciais e uma dimensão espectral, contendo informações químicas e físicas da matriz (TIBOLA et al., 2018). Recentemente reportamos o emprego do NIR-HSI no estudo de folhas de plantas (SARGENTELLI; MARTINS, 2020).
O NIR, sem o uso de HSI, vem sendo utilizado para investigar componentes foliares há algumas décadas. A seguir, apresenta-se uma abordagem de artigos científicos e, em seguida, de patentes, para fornecer uma visão do estado da arte em que se encontra o emprego do NIR em análise foliar. No texto que segue, optou-se, para maior clareza, por manter as siglas oriundas dos termos do idioma inglês.
Palavras-chave: NIR, Folha, Análises Quantitativas.
DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.5813215
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