Utilização da espectroscopia em reflectância no infravermelho próximo para discriminação de espécies da família Myrtaceae

Abstract

As plantas terrestres apresentam uma grande diversidade, cuja identificação e caracterização das espécies vegetais é fundamental para o conhecimento e conservação da biodiversidade. Isso demanda ferramentas complementares de identificação que são de grande importância no estudo e conservação das espécies. Com esse intuito, o potencial da espectroscopia em reflectância do infravermelho próximo (NIRS) foi avaliado para a discriminação de dezesseis espécies da família Myrtaceae, distribuídas em três tribos das dezessete existentes da subfamília Myrtoideae. As espécies estudadas foram: jambo (Syzygium jambos), pitanga (Eugenia uniflora), cagaita (Eugenia dysenterica), goiaba (Psidium guajava), jabuticaba (Myrciaria cauliflora), murta (Blepharocalyx salicifolius), jamelão (Syzygium cumini), nove espécies do gênero Eucalyptus (Eucalyptus grandis, E. urophylla, E. citriodora, E. botryoides, E. resinifera, E. pellita, E. pilularis, E. deglupta, E. brassiana). Foram adicionados três meio-irmãos de sete híbridos de Eucalyptus spp. Folhas desenvolvidas foram coletadas para todas as espécies, sendo também coletadas nos estádios iniciais e intermediários para o jambo e jamelão. As folhas foram coletadas em diferentes plantas, em oito pontos do Distrito Federal, em duas coletas nos anos de 2012 e 2013. A aquisição dos espectros foi no comprimento de onda de 1100 a 2500 nm em intervalos de 2nm. Foram analisadas um total de 194 plantas resultando 1023 espectros, de folhas moídas não-peneiradas (FMNP) e peneiradas (FMP). A análise de componente principal (PCA) agrupou as espécies após eliminação de ruído e com pré-tratamentos combinados, onde a correção do sinal multiplicativo (MSC) com a segunda derivada sempre melhorava o agrupamento. A PCA das FMP, não se mostraram melhor que das FMNP. O que dispensaria uma etapa laboriosa que é o peneiramento. Por outro lado, a análise linear discriminante (LDA) teve uma boa discriminação e identificação das espécies sem a necessidade dos pré-tratamentos e eliminação dos espectros com ruído eliminados na PCA. A predição pela LDA para as amostras não usadas no modelo, do mesmo ano, teve acurácia de 100%. O modelo da LDA com maior amostragem (682 espectros) identificou 90% das espécies coletadas no ano anterior. Folhas em diferentes estádios de desenvolvimento tiveram um agrupamento nítido por estádio na PCA. Na PCA a retirada dos estádios iniciais e intermediários permitiram uma melhor discriminação das espécies. PCA teve uma boa discriminação das espécies de eucalipto e seus híbridos analisados. A tecnologia do NIRS se mostrou eficaz para a discriminação de espécies da família Myrtaceae, devendo ser estendida para um número maior de espécies da família e de grupos externos. ______________________________________________________________________________________ ABSTRACT

Land plants are very diverse, with identification and characterization fundamental for both conservation and biodiversity analysis. This demands complementary identification tools that are of great importance in the study of species. With this purpose, the potential of near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) was evaluated for discrimination of sixteen species members of the Myrtaceae family, distributed in three of the seventeen existing tribes from the subfamily Myrtoideae. The species studied were: jambo (Jambos syzygium), pitanga (Eugenia uniflora), cagaita (Eugenia dysenterica), guava (Psidium guajava), jabuticaba (Myrciaria cauliflora), murta (Blepharocalyx salicifolius), jamelão (Syzygium cumini) and nine species of Eucalyptus (Eucalyptus grandis, E. urophylla, E. citriodora , E. botryoides, E. resinifera, E. pellita, E. pilularis, E. deglupta, E. brassiana). Three half-brothers of seven hybrids of Eucaliptus spp. were also included. Developed leaves were collected for all species, as well as leaves in the initial and intermediate stages of development for jambo and jamelão. Leaves were collected from different plants at eight points in the Distrito Federal. Two collections were conducted, one in 2012 and the other in 2013. Acquisition of spectra was performed at a wavelength between 1100-2500nm at 2nm intervals. From a total of 194 plants, 1023 spectra were obtained from ground leaves, non-sieved (FMNP) and sieved (FMP). Principal component analysis (PCA) grouped the species after noise elimination and combined pretreatments, where the multiplicative signal correction (MSC) with the second derivative always improved the grouping. The PCA of the FMP were not better than those of the FMNP. This indicates that a laborious step of sieving is not necessary. On the other hand, the linear discriminant analysis (LDA) showed good discrimination and identification of species without the need of pretreatments and elimination of the noise spectra, as in PCA. The prediction by LDA for samples not used in the model, but the same year, had 100% accuracy. The LDA model with larger samples (682 spectra) identified 90% of the species collected in the previous year. Leaves at different stages of development showed a clear grouping in PCA. PCA without the initial and intermediate stages allowed a better discrimination of the species. PCA showed a good discrimination of the eucalyptus species and their hybrids. The NIRS technology was therefore effective for discriminating species of the Myrtaceae family, and should be extended to a greater number of species of the family and outside groups.