16º Encontro Nacional de Química Analítica, Campos do

16º Encontro Nacional de Química Analítica
Campos do Jordão, SP
2011
ANÁLISE EXPLORATÓRIA POR ESPECTROMETRIA DE IMAGENS NO
INFRAVERMELHO PRÓXIMO: EXEMPLO DE UM PERCEVEJO FITÓFAGO
Renato L. Carneiroa* (PQ), Diêgo G. Sobrinhoa (PG), Ingrid G. Prandia (PG), Jenny A. Oviedoa
(PG), Ronei J. Poppib* (PQ)
aDepartamento
bInstituto
de Química, Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, SP, Brasil
de Química, Universidade Estadual de Campinas, Campinas, SP, Brasil
*e-mail: [email protected]
A análise de imagens hiperespectrais é uma técnica analítica que combina imagens convencionais
e espectroscopia num único sistema, formando um tensor, ou hipercubo. Esse tensor é criado
empilhando-se várias imagens em diferentes comprimentos de onda da amostra em estudo. A
combinação de imagens e espectroscopia num tensor fornecem simultaneamente características
físicas e químicas de um objeto preservando a posição espacial. A análise de componentes
principais (PCA) é uma técnica comumente utilizada na extração e compreensão de dados de
imagens hiperespectrais. O objetivo deste estudo foi determinar se as imagens hiperespectrais na
região do infravermelho-próximo (NIR) poderiam distinguir as diferentes estruturas químicas de
um inseto (Figura 1(a)), através da obtenção de mapas de scores decorrentes do uso de PCA.
Um percevejo fitófago1, coletado em Campinas-SP, foi submetido a uma análise de imagem por
reflectância na região do NIR (7800 a 4000 cm-1) utilizando resolução espacial de 50µmx50µm,
resolução espectral de 16 cm-1 e 4 scanns por pixel. O equipamento utilizado foi um
espectrometro NIR 100 acoplado ao acessório de imageamento Spotligth 400N da Perkin-Elmer.
O tratamento dos dados e a análise de componentes principais foram realizados utilizando o
software Matlab. Os dados foram previamente tratados realizando-se a primeira derivada, este
processo corrige o deslocamento espectral devido ao espalhamento, minimiza a linha base e
realça diferenças espectrais. Posteriormente foi obtido o gráfico da variância explicada, o qual
indicou que três componentes principais eram suficientes para explicar aproximadamente 90% da
variância dos dados. Os mapas de scores (Figuras 1 (b) – (e)) e os loadings obtidos da PCA
corroboram que três componentes principais são necessárias para a identificação do inseto, tanto
que os gráficos da quarta componente principal mostram principalmente ruídos. Os gráficos de
scores indicaram a presença de zonas que possuem composições similares, já que os scores
podem ser encarados como um resumo da informação química contida nos dados. A combinação
das técnicas de análise utilizada neste trabalho é comumente empregada para matrizes mais
simples ou seja, para materiais onde há menor diversidade de espécies química2,3, porém se
mostrou também eficiente para identificação e classificação de amostras mais complexas, como o
inseto em estudo. Neste caso, não só a estrutura física do inseto como também as informações
químicas poderiam ser utilizadas para categorizar famílias de plantas e insetos.
Figura 1. (a) Percevejo em estudo; Mapa de scores: (b) 1ª componente principal, (c) 2ª
componente principal, (d) 3ª componente principal, (e) 4ª componente principal.
1 http://www.pragas.com.br/pragas/geral/percevejo_fitofago.php
2 Kamruzzaman M, ElMasry G, Sun D, Allen P, Journal of Food Engineering, 104, 2011, 332.
3 Williams P, Geladi P, Foxa G, Manyela M, Analytica Chimica Acta, 653, 2009, 121.